数据结构——Floyd算法

简介:

算法的思想:

遍历每个结点。然后以这个结点为中间结点来更新所有的结点。
edge(I,j) = min( edge( I , k ) + edge( k , j ) , edge( I , j ) )
edge就是边的长度
例如:
image.png

首先 以 1 为中间结点,更新(1,2),(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)……等所有结点
其次,在以2为中间结点,更新(1,2),(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)……等所有结点
再者,在以3为中间结点,更新(1,2),(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)……等所有结点
以至于后面所有的结点。


在这里需要用到一个数组来记录前继结点。
这个算法的主要形式就是三层循环。从外到内在这里依次为一,二,三,层循环。
第一层循环是中间结点。
第二层循环0是起始结点
第三层循环是结束结点。


需要定义一个path[][]数组。初始化为每对结点的终止结点,例如(i,j)那就在i,j对应的path数组中对应的值为j。
初始化path数组如下:
image.png
三层循环如下:

image.png

代码如下;

//
//  main.cpp
//  Floyd
//
//  Created by 橘子和香蕉 on 2018/12/15.
//  Copyright © 2018 橘子和香蕉 All rights reserved.
//
/*
 1:求各个顶点之间的最短路径 时间复杂度是n*3
 2:从图的邻接矩阵出发,
 还是和之前的算法一样,找一个中间结点来更新所有的结点。假如 v到 u最短距离,还有几个结点,比如是m,n,b
 遍历这个结点,比如现在用m来更新所有的结点,看距离是不是短的,要是比之前短,就更新,否则,就不要更新,
 就是。D(u,v) = min(D(u,v),D(u,m)+D(m,v))
 这个算法三层循环,中间结点在最外面的一层。因为这样的才可以以他为中心,来遍历所有的结点
 */

#include <iostream>
using namespace std;

#define VERTEXNUM 100
#define INT_MAX 9999
class Graph{
private:
    char  vertex[VERTEXNUM];//顶点表
    int edge[VERTEXNUM][VERTEXNUM];//边表
    int vertexNum;//顶点个数
    int edgeNum;//边的个数
    int locate(char  data);//在顶点表中找data的位置
    void initEdge();
    
public:
    Graph(int vertexNum,int edgeNum);
    void create();
    void Floyd(char start ,char end);
    void printGraph();//输出
};

void Graph::printGraph(){
    cout<<endl;
    cout<<endl;
    cout<<"顶点边:\n";
    cout<<"vertexNum:"<<vertexNum<<" edgeNum:"<<edgeNum<<endl;
    for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
        cout<<vertex[i]<<"\t";
    }
    cout<<endl;
    cout<<"边表如下:\n";
    
    for (int j = 0; j<vertexNum; j++) {
        for (int k = 0; k<vertexNum ; k++) {
            cout<<edge[j][k]<<"\t";
        }
        cout<<endl;
    }
}

int Graph::locate(char  data){
    for (int i  = 0; i<vertexNum;i++) {
        if(vertex[i] == data){
            return I;
        }
    }
    return -1;
}
Graph::Graph(int vertexNum,int edgeNum){
    this->vertexNum = vertexNum;
    this->edgeNum = edgeNum;
    initEdge();
}
void Graph::create(){
    cout<<"input Graph data\n";
    for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
        cin>>vertex[I];
    }
    char start ,end;
    int wieght = -1;
    for (int j = 0; j<edgeNum; j++) {
        
        cout<<"input start and end of edge:\n";
        cin>>start>>end>>wieght;
        int startPosition = locate(start);
        int endPosition = locate(end);
        edge[startPosition][endPosition] = wieght;
        edge[endPosition][startPosition] = wieght;
    }
    
}
void Graph:: initEdge(){
    for (int i = 0;  i<vertexNum; i++) {
        for (int j =0 ; j<=i; j++) {
            edge[i][j] = INT_MAX;
            edge[j][i] = INT_MAX;
        }
    }
    for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
        for (int j = 0; j<vertexNum; j++) {
            cout<<edge[i][j]<<"\t";
        }
        cout<<endl;
    }
}
void Graph::Floyd(char start,char end){
    int path[vertexNum][vertexNum];//定义路径数组
    for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {//初始化,默认i到j的中间结点是j
        for (int j = 0; j<vertexNum; j++) {
            path[i][j] = j;
        }
    }
    
    for (int k = 0; k < vertexNum; k++) {
        for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
            for (int j = 0; j < vertexNum; j++) {
                if( edge[i][k]+edge[k][j] < edge[i][j]){
                    edge[i][j] = edge[i][k]+edge[k][j];
                    path[i][j] = path[i][k];
                }
            }
        }
    }
    cout<<"每一对顶点的路径如下";
    int k = -1;
    for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
        for (int j = i+1; j < vertexNum; j++) {
            cout<<"<"<<vertex[i]<<":"<<vertex[j]<<">\t";
            k = path[i][j];
            cout<<vertex[i]<<"\t";
            while (k != j) {
                cout<<vertex[k]<<"\t";
                k = path[k][j];
            }
            cout<<endl;
        }
    }


    
    cout<<endl;
    cout<<"path如下\n";
    for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
        for (int j = 0; j < vertexNum; j++) {
            cout<<path[i][j]<<"\t";
        }
        cout<<endl;
    }
    
    cout<<"要查找的"<<start<<"到"<<end<<"的路径如下\n";
    int startPosition = locate(start);
    int endPosition = locate(end);
    cout<<"<"<<start<<":"<<end<<">\t"<<start<<"\t";
    k = path[startPosition][endPosition];
    while (k != endPosition) {
        cout<<vertex[k]<<"\t";
        k = path[k][endPosition];
    }
    
    
}






int main(){
    Graph a(6, 8);
    a.create();
    a.printGraph();
    a.Floyd('1', '2');
}

path数组中保存的是前一个结点的位置
那怎么输出呢?
如下所示:
测试的时候是上面的图。
例如要查找 1 到 2 的对应的最短路径
先去查找path数组中,1 ,2 对应的值,结果是4,这就说明4是第一个中间结点,继续查找 path 中,4,2对应的项,发现是3,这就说明3是 2 到4 的中间结点。也就是1 到 2 的第二个中间结点,继续查找3 到 2 在path对应的项,发现是2,这就说明没有中间结点了。
输出代码如下:
image.png

这里的图的无向带权图,代码运行结果如下;
image.png

相关文章
|
1月前
|
存储 人工智能 算法
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
73 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
数据结构与算法学习十:排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
文章主要介绍了排序算法的分类、时间复杂度的概念和计算方法,以及常见的时间复杂度级别,并简单提及了空间复杂度。
27 1
数据结构与算法学习十:排序算法介绍、时间频度、时间复杂度、常用时间复杂度介绍
|
1月前
|
存储 算法 Java
Set接口及其主要实现类(如HashSet、TreeSet)如何通过特定数据结构和算法确保元素唯一性
Java Set因其“无重复”特性在集合框架中独树一帜。本文解析了Set接口及其主要实现类(如HashSet、TreeSet)如何通过特定数据结构和算法确保元素唯一性,并提供了最佳实践建议,包括选择合适的Set实现类和正确实现自定义对象的hashCode()与equals()方法。
35 4
|
1月前
|
搜索推荐 算法
数据结构与算法学习十四:常用排序算法总结和对比
关于常用排序算法的总结和对比,包括稳定性、内排序、外排序、时间复杂度和空间复杂度等术语的解释。
21 0
数据结构与算法学习十四:常用排序算法总结和对比
|
1月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
探索数据结构:初入算法之经典排序算法
探索数据结构:初入算法之经典排序算法
|
1月前
|
算法 Java 索引
数据结构与算法学习十五:常用查找算法介绍,线性排序、二分查找(折半查找)算法、差值查找算法、斐波那契(黄金分割法)查找算法
四种常用的查找算法:顺序查找、二分查找(折半查找)、插值查找和斐波那契查找,并提供了Java语言的实现代码和测试结果。
21 0
|
22天前
|
C语言
【数据结构】栈和队列(c语言实现)(附源码)
本文介绍了栈和队列两种数据结构。栈是一种只能在一端进行插入和删除操作的线性表,遵循“先进后出”原则;队列则在一端插入、另一端删除,遵循“先进先出”原则。文章详细讲解了栈和队列的结构定义、方法声明及实现,并提供了完整的代码示例。栈和队列在实际应用中非常广泛,如二叉树的层序遍历和快速排序的非递归实现等。
105 9
|
13天前
|
存储 算法
非递归实现后序遍历时,如何避免栈溢出?
后序遍历的递归实现和非递归实现各有优缺点,在实际应用中需要根据具体的问题需求、二叉树的特点以及性能和空间的限制等因素来选择合适的实现方式。
21 1
|
15天前
|
存储 算法 Java
数据结构的栈
栈作为一种简单而高效的数据结构,在计算机科学和软件开发中有着广泛的应用。通过合理地使用栈,可以有效地解决许多与数据存储和操作相关的问题。
|
18天前
|
存储 JavaScript 前端开发
执行上下文和执行栈
执行上下文是JavaScript运行代码时的环境,每个执行上下文都有自己的变量对象、作用域链和this值。执行栈用于管理函数调用,每当调用一个函数,就会在栈中添加一个新的执行上下文。
下一篇
无影云桌面