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這期內(nèi)容當中小編將會給大家?guī)碛嘘PFloydWarshall算法如何在java項目中實現(xiàn),文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
求一個圖中任意兩點之間的最短路徑
FloydWarshall算法是通過動態(tài)規(guī)劃來計算任意兩點之間的最短路徑 如果普通求最短路徑,可以對圖進行V次(頂點數(shù))BellmanFord算法。 這樣的話時間復雜度為EV^2 如果是稀疏圖,則近似于V^3 但是如果是密集圖,則時間復雜度會近似達到V^4,這種情況需要優(yōu)化,這里FloydWarshall通過動態(tài)規(guī)劃進行優(yōu)化 ,并且使用鄰接矩陣來表示圖。
實例代碼:
package org.loda.graph; import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; import org.loda.util.In; /** * * @ClassName: FloydWarshall * @Description: 求一個圖中任意兩點之間的最短路徑 * * FloydWarshall算法是通過動態(tài)規(guī)劃來計算任意兩點之間的最短路徑 * * 如果普通求最短路徑,可以對圖進行V次(頂點數(shù))BellmanFord算法。 這樣的話時間復雜度為EV^2 * 如果是稀疏圖,則近似于V^3 * 但是如果是密集圖,則時間復雜度會近似達到V^4,這種情況需要優(yōu)化,這里FloydWarshall通過動態(tài)規(guī)劃進行優(yōu)化 * ,并且使用鄰接矩陣來表示圖。 * d(i,j); if m=0 * D(i,j,m)={ * min(D(i,m,m-1)+D(m,j,m-1),D(i,j,m-1)); if m!=0 * @author minjun * @date 2015年6月1日 上午9:39:42 * */ public class FloydWarshall { private double[][] d; private int[][] prev; private int v; private boolean negativeCycle; public FloydWarshall(int v) { this.v = v; d = new double[v][v]; prev = new int[v][v]; // 默認設置所有節(jié)點都不可達,而自己到自己是可達并且距離為0.0 for (int i = 0; i < v; i++) { for (int j = 0; j < v; j++) { d[i][j] = Double.POSITIVE_INFINITY; prev[i][j] = -1; if(i==j){ d[i][j] = 0; } } } } /** * * @Title: findShortestPath * @Description: 查詢最短路徑 * @param 設定文件 * @return void 返回類型 * @throws */ public void findShortestPath() { //查找最短路徑 for (int k = 0; k < v; k++) { //將每個k值考慮成i->j路徑中的一個中間點 for (int i = 0; i < v; i++) { for (int j = 0; j < v; j++) { //如果存在使得權重和更小的中間值k,就更新最短路徑為經(jīng)過k的路徑 if (d[i][j] > d[i][k] + d[k][j]) { d[i][j] = d[i][k] + d[k][j]; prev[i][j]=k; } } } } //四舍五入距離 for (int i = 0; i < v; i++) { for (int j = 0; j < v; j++) { d[i][j] = new BigDecimal(d[i][j]).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue(); } } //檢測負權重環(huán)的方式很簡單,就是判斷所有i->i的距離d[i][i],如果存在小于0的,表示這個i->i的環(huán)路的權重和形成了一個負值,也就是存在這個負權重 //在之前的其他最短路徑算法中,無法通過這個方法來檢測負環(huán),因為之前路徑距離都是保存在一個一維數(shù)組中,相等于只能檢測d[0][0],無法檢測每個d[i][i] for(int i=0;i<v;i++){ if(d[i][i]<0) negativeCycle=true; } } /** * * @Title: hasNegativeCycle * @Description: 是否擁有負權重環(huán) * @param @return 設定文件 * @return boolean 返回類型 * @throws */ public boolean hasNegativeCycle() { return negativeCycle; } /** * * @Title: distTo * @Description: a->b最短路徑的距離 * @param @param a * @param @param b * @param @return 設定文件 * @return double 返回類型 * @throws */ public double distTo(int a, int b) { if (hasNegativeCycle()) throw new RuntimeException("有負權重環(huán),不存在最短路徑"); return d[a][b]; } /** * * @Title: printShortestPath * @Description: 打印a->b最短路徑 * @param @return 設定文件 * @return Iterable<Integer> 返回類型 * @throws */ public boolean printShortestPath(int a,int b){ if (hasNegativeCycle()){ System.out.print("有負權重環(huán),不存在最短路徑"); }else if(a==b) System.out.println(a+"->"+b); else{ System.out.print(a+"->"); path(a,b); System.out.print(b); } return true; } private void path(int a, int b) { int k=prev[a][b]; if(k==-1){ return; } path(a,k); System.out.print(k+"->"); path(k,b); } /** * * @Title: addEdge * @Description: 添加邊 * @param @param a * @param @param b * @param @param w 設定文件 * @return void 返回類型 * @throws */ public void addEdge(int a, int b, double w) { d[a][b] = w; } public static void main(String[] args) { // 不含負權重環(huán)的文本數(shù)據(jù) String text1 = "F:\\算法\\attach\\tinyEWDn.txt"; // 含有負權重環(huán)的文本數(shù)據(jù) String text2 = "F:\\算法\\attach\\tinyEWDnc.txt"; In in = new In(text1); int n = in.readInt(); FloydWarshall f = new FloydWarshall(n); int e = in.readInt(); for (int i = 0; i < e; i++) { f.addEdge(in.readInt(), in.readInt(), in.readDouble()); } f.findShortestPath(); int s = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.println(s + "到" + i + "的距離為:" + f.distTo(s, i)); f.printShortestPath(s, i); System.out.println(); } } }
如果采用負權重環(huán)圖,則會拋出異常,提示負環(huán)并表示無最短路徑
如果采用不含負環(huán)的圖,則會打印如下內(nèi)容(目前以s=0作測試,其他點作為原點的最短路徑可以自行嘗試):
0到0的距離為:0.0 0->0 0到1的距離為:0.93 0->2->7->3->6->4->5->1 0到2的距離為:0.26 0->2 0到3的距離為:0.99 0->2->7->3 0到4的距離為:0.26 0->2->7->3->6->4 0到5的距離為:0.61 0->2->7->3->6->4->5 0到6的距離為:1.51 0->2->7->3->6 0到7的距離為:0.6 0->2->7
上述就是小編為大家分享的FloydWarshall算法如何在java項目中實現(xiàn)了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業(yè)資訊頻道。
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