c++|c++ Bellman-Ford算法的具体实现

Bellman-Ford算法用于解决有边数限制的最短路问题,且可以应对有负边权的图
其时间复杂度为O(nm),效率较低
c++|c++ Bellman-Ford算法的具体实现
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代码实现:

#include#include#include#define inf 0x3f3f3f3fusing namespace std; const int N=1e4+10; const int M=510; int m,n,k,dis[M],backup[M]; //m条边,n个点,在1号点到n号点之间找到一条经过小于等于k条边的通路//dis:各点到源点的距离,backup:备份 struct Node{ int x,y,v; }edge[N]; //可以直接用结构体存边 int Bellman_Ford(){dis[1]=0; memset(dis,0x3f,sizeof dis); for(int i=1; i<=k; i++) {memcpy(backup,dis,sizeof dis); for(int j=1; j<=m; j++){Node t=edge[j]; dis[t.y]=min(dis[t.y],backup[t.x]+t.v); } } if(dis[n]>inf/2) return -1; return dis[n]; }int main(){ cin>>n>>m>>k; for(int i=1; i<=m; i++) {int a,b,c; cin>>a>>b>>c; edge[i]={a,b,c}; } int ans=Bellman_Ford(); if(ans==-1)cout<<"impossible"; elsecout< 对代码中的重难点的解释:
1.backup备份数组存在的意义:每一次“迭代”后,实现对dis数组的当前状态进行保存
这里详细解释一下“迭代”的含义:此处的迭代即为从源点开始,对所到达的点的出边进行松弛
举个例子:有一个如下的图,1号点为源点
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第一次迭代
找到2,3号点到源点的最短距离
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第二次迭代
找到4,5号点到源点的最短距离
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第三次迭代
由于所有边都已被遍历,没有边能够被松弛,迭代结束
由刚才的过程可知,每一次迭代后要对dis数组进行备份,若一直使用dis数组进行运算,程序则会失去迭代的控制(在代码中迭代体现为Bellman-Ford函数中的外重循环,题目要求最多经过k条边,实际上就是最多有k次迭代)
2.代码的最后的判断
为什么是if(dis[n]>inf/2),而不是if(dis[n]==inf)呢?
原因是Bellman-Ford算法可能处理含负权边的图,dis[n]可能会出现+∞-2这样的数值,所以进行大小比较判断时条件只需要让dis[n]大于一个同数量级的数(此处为inf/2)即可
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