一.问题引入
1.问题引入
1)胜利乡有7个村庄(A,B,C,D,E,F, G)
2)各个村庄的距离用边线表示(权),比如A-B距离5公里3)问:如何计算出各村庄到其它各村庄的最短距离?
二.基本介绍
1.算法介绍
1)和Dijkstra算法一样弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名
2)弗洛伊德算法(Floyd)计算图中各个顶点之间的最短路径
3)迪杰斯特拉算法用于计算图中某一个顶点到其他顶点的最短路径。
4)弗洛伊德算法vS迪杰斯特拉算法:迪杰斯特拉算法
通过选定的被访问顶点,求出从出发访问顶点到其他顶点的最短路径;弗洛伊德算法中每一个顶点都是出发访问点,所以需要将每一个顶点看做被访问顶点,求出从每一个顶点到其他顶点的最短路径。
2.算法图解
1)设置顶点vi到顶点vk的最短路径已知为Lik,顶点vk到vj的最短路径已知为Lk,顶点vi到vj的路径为Lij,则vi到vj的最短路径为:min((LiR+Lkj),Lij),vk的取值为图中所有顶点,则可获得vi到vj的最短路径
2)至于vi到vk的最短路径Lik或者vk到vj的最短路径lkj,是以同样的方式获得
3)弗洛伊德(Floyd)算法图解分析-举例说明
第一轮循环中,以A(下标为:0)作为中间顶点
【即把A作为中间顶点的所有情况都进行遍历,就会得到更新距离表和前驱关系】,距离表和前驱关系更新为
3.代码实现
public class Floyd {
public static final int N = 65535;
public static void main(String[] args) {
//测试是否创建成功
char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
//邻接矩阵
int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];
matrix[0] = new int[]{0, 5, 7, N, N, N, 2};
matrix[1] = new int[]{5, 0, N, 9, N, N, 3};
matrix[2] = new int[]{7, N, 0, N, 8, N, N};
matrix[3] = new int[]{N, 9, N, 0, N, 4, N};
matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, 0, 5, 4};
matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, 0, 6};
matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, 0};
Graph graph = new Graph(vertex, matrix);
graph.floyd();
graph.show();
}
}
class Graph {
char[] vertex; //保存结点的数据
int[][] distance; //保存各个顶点到其他顶点的距离,动态变化的
int[][] pre;//保存到达目标顶点的前驱顶点
public Graph(char[] vertex, int[][] distance) {
this.vertex = vertex;
this.distance = distance;
this.pre = new int[vertex.length][vertex.length];
//对pre顶点进行初始化,存放的前驱顶点的下标
for (int i = 0; i < vertex.length; i++) {
Arrays.fill(pre[i], i);
}
}
public void show() {
//显示distance数组
for (int i = 0; i < distance.length; i++) {
for (int j = 0; j < distance[i].length; j++) {
System.out.printf("%-8d", distance[i][j]);
}
System.out.println();
}
//显示pre数组
for (int i = 0; i < pre.length; i++) {
for (int j = 0; j < pre[i].length; j++) {
System.out.print(vertex[pre[i][j]] + " ");
}
System.out.println();
}
}
//佛洛依德算法
public void floyd() {
int len = 0;
for (int k = 0; k < distance.length; k++) {//中间顶点的遍历
for (int i = 0; i < distance.length; i++) {//出发顶点的遍历
for (int j = 0; j < distance.length; j++) {//到达顶点的遍历
len = distance[i][k] + distance[k][j];
if (len < distance[i][j]) {//如果len小于直连的距离,更新距离
distance[i][j] = len;
pre[i][j] = pre[k][j];
}
}
}
}
}
}
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