Floyd算法(一)之 C語言詳解


本章介紹弗洛伊德算法。和以往一樣,本文會先對弗洛伊德算法的理論論知識進行介紹,然后給出C語言的實現。后續再分別給出C++和Java版本的實現。

目錄
1. 弗洛伊德算法介紹
2. 弗洛伊德算法圖解
3. 弗洛伊德算法的代碼說明
4. 弗洛伊德算法的源碼

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弗洛伊德算法介紹

和Dijkstra算法一樣,弗洛伊德(Floyd)算法也是一種用於尋找給定的加權圖中頂點間最短路徑的算法。該算法名稱以創始人之一、1978年圖靈獎獲得者、斯坦福大學計算機科學系教授羅伯特·弗洛伊德命名。


基本思想

     通過Floyd計算圖G=(V,E)中各個頂點的最短路徑時,需要引入一個矩陣S,矩陣S中的元素a[i][j]表示頂點i(第i個頂點)到頂點j(第j個頂點)的距離。

     假設圖G中頂點個數為N,則需要對矩陣S進行N次更新。初始時,矩陣S中頂點a[i][j]的距離為頂點i到頂點j的權值;如果i和j不相鄰,則a[i][j]=∞。 接下來開始,對矩陣S進行N次更新。第1次更新時,如果"a[i][j]的距離" > "a[i][0]+a[0][j]"(a[i][0]+a[0][j]表示"i與j之間經過第1個頂點的距離"),則更新a[i][j]為"a[i][0]+a[0][j]"。 同理,第k次更新時,如果"a[i][j]的距離" > "a[i][k]+a[k][j]",則更新a[i][j]為"a[i][k]+a[k][j]"。更新N次之后,操作完成!

     單純的看上面的理論可能比較難以理解,下面通過實例來對該算法進行說明。

弗洛伊德算法圖解

以上圖G4為例,來對弗洛伊德進行算法演示。

初始狀態:S是記錄各個頂點間最短路徑的矩陣。
第1步:初始化S。
    矩陣S中頂點a[i][j]的距離為頂點i到頂點j的權值;如果i和j不相鄰,則a[i][j]=∞。實際上,就是將圖的原始矩陣復制到S中。
    注:a[i][j]表示矩陣S中頂點i(第i個頂點)到頂點j(第j個頂點)的距離。

第2步:以頂點A(第1個頂點)為中介點,若a[i][j] > a[i][0]+a[0][j],則設置a[i][j]=a[i][0]+a[0][j]。
    以頂點a[1]6,上一步操作之后,a[1][6]=∞;而將A作為中介點時,(B,A)=12,(A,G)=14,因此B和G之間的距離可以更新為26。

同理,依次將頂點B,C,D,E,F,G作為中介點,並更新a[i][j]的大小。

弗洛伊德算法的代碼說明

以"鄰接矩陣"為例對弗洛伊德算法進行說明,對於"鄰接表"實現的圖在后面會給出相應的源碼。

1. 基本定義

// 鄰接矩陣
typedef struct _graph
{
    char vexs[MAX];       // 頂點集合
    int vexnum;           // 頂點數
    int edgnum;           // 邊數
    int matrix[MAX][MAX]; // 鄰接矩陣
}Graph, *PGraph;

Graph是鄰接矩陣對應的結構體。
vexs用於保存頂點,vexnum是頂點數,edgnum是邊數;matrix則是用於保存矩陣信息的二維數組。例如,matrix[i][j]=1,則表示"頂點i(即vexs[i])"和"頂點j(即vexs[j])"是鄰接點;matrix[i][j]=0,則表示它們不是鄰接點。

2. 弗洛伊德算法

/*
 * floyd最短路徑。
 * 即,統計圖中各個頂點間的最短路徑。
 *
 * 參數說明:
 *        G -- 圖
 *     path -- 路徑。path[i][j]=k表示,"頂點i"到"頂點j"的最短路徑會經過頂點k。
 *     dist -- 長度數組。即,dist[i][j]=sum表示,"頂點i"到"頂點j"的最短路徑的長度是sum。
 */
void floyd(Graph G, int path[][MAX], int dist[][MAX])
{
    int i,j,k;
    int tmp;

    // 初始化
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
        {
            dist[i][j] = G.matrix[i][j];    // "頂點i"到"頂點j"的路徑長度為"i到j的權值"。
            path[i][j] = j;                 // "頂點i"到"頂點j"的最短路徑是經過頂點j。
        }
    }

    // 計算最短路徑
    for (k = 0; k < G.vexnum; k++)
    {
        for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        {
            for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
            {
                // 如果經過下標為k頂點路徑比原兩點間路徑更短,則更新dist[i][j]和path[i][j]
                tmp = (dist[i][k]==INF || dist[k][j]==INF) ? INF : (dist[i][k] + dist[k][j]);
                if (dist[i][j] > tmp)
                {
                    // "i到j最短路徑"對應的值設,為更小的一個(即經過k)
                    dist[i][j] = tmp;
                    // "i到j最短路徑"對應的路徑,經過k
                    path[i][j] = path[i][k];
                }
            }
        }
    }

    // 打印floyd最短路徑的結果
    printf("floyd: \n");
    for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
    {
        for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
            printf("%2d  ", dist[i][j]);
        printf("\n");
    }
}

弗洛伊德算法的源碼

這里分別給出"鄰接矩陣圖"和"鄰接表圖"的弗洛伊德算法源碼。

1. 鄰接矩陣源碼(matrix_udg.c)

2. 鄰接表源碼(list_udg.c)


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