如果遇到负权边,则在没有负环(回路的权值之和为负)存在时,可以采用 Bellman-Ford 算法求解最短路径。该算法的优点是变的权值可以是负数、实现简单,缺点是时间复杂度过高。但是该算法可以进行若干种优化,以提高效率。
Bellman-Ford 算法与 Dijkstra 算法类似,都是以松弛操作作为基础。Dijkstra 算法以贪心法选取未被处理的具有最小权值的节点,然后对其进行松弛操作;而 Bellman-Ford 算法对所有边都进行松弛操作,共 n-1 次。因为负环可以无限制地减少最短路径长度,所以吐过发现第 n 次操作仍然可松弛,则一定存在负环。Bellman-Ford 算法最长运行时间为O(nm),其中 n 和 m 分别是节点数和边数。
因为需要利用边进行松弛,因此采用边集数组存储。每条边都有三个域:两个端点a和b,以及边权w
对所有的边 j(a,b,w),如果 dis[e[j]b]>dis[e[j].a]+e[j].w,则松弛,另 dis[e[j]b]=dis[e[j].a]+e[j].w。其中,dis[v] 表示从源点到节点 v 的最短路径长度。
再执行一次松弛操作,如果仍然可以松弛,则说明右负环。
package graph.bellmanford;
import java.util.Scanner;
public class BellmanFord {
static node e[] = new node[210];
static int dis[] = new int[110];
static int n;
static int m;
static int cnt = 0;
static {
for (int i = 0; i < e.length; i++) {
e[i] = new node();
}
}
static void add(int a, int b, int w) {
e[cnt].a = a;
e[cnt].b = b;
e[cnt++].w = w;
}
static boolean bellman_ford(int u) { // 求源点 u 到其它顶点的最短路径长度,判负环
for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
dis[i] = 0x3f;
}
dis[u] = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) { // 执行 n-1 次
boolean flag = false;
for (int j = 0; j < m; j++) // 边数 m 或 cnt
if (dis[e[j].b] > dis[e[j].a] + e[j].w) {
dis[e[j].b] = dis[e[j].a] + e[j].w;
flag = true;
}
if (!flag)
return false;
}
for (int j = 0; j < m; j++) // 再执行 1 次,还能松弛说明有环
if (dis[e[j].b] > dis[e[j].a] + e[j].w)
return true;
return false;
}
static void print() { // 输出源点到其它节点的最短距离
System.out.println("最短距离:");
for (int i = 1; i <= n; i++)
System.out.print(dis[i] + " ");
System.out.println();
}
public static void main(String[] args) {
int a, b, w;
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
n = scanner.nextInt();
m = scanner.nextInt();
for (int i = 0; i < m; i++) {
a = scanner.nextInt();
b = scanner.nextInt();
w = scanner.nextInt();
add(a, b, w);
}
if (bellman_ford(1)) // 判断负环
System.out.println("有负环!");
else
print();
}
}
class node {
int a;
int b;
int w;
}
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