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2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 30
1
Software Development

30天學演算法和資料結構系列 第 30

[演算法] 最短路徑 (Bellman-Ford 演算法 - 佇列優化)

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昨天有稍微提過因為 Bellman-Ford 演算法不像 Dijkstra 演算法是用貪心策略找出每個頂點的最短路徑去做擴展,今天就來討論如果 Bellman-Ford 演算法也可以每次僅對最段路徑發生變化的點的相鄰邊,進行鬆弛操作呢?

先上圖。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20181115/201115576VuzaoYzZp.png
根據昨天執行 n-1 輪 (共有 n 個頂點) 的鬆弛方式,這邊有幾個重點:

  1. 每次選取佇列首 (head) 頂點 u,對頂點 u 的所有邊進行鬆弛,若相鄰的某個頂點 v 鬆弛成功且不在佇列中 (不再 head 和 tail 之間),則將 v 加入到佇列中。
  2. 對目前頂點 u 邊的所有相鄰邊鬆弛完畢後,即將 u 出佇列,並對下一個新佇列首進行上述的步驟。直到佇列演算法為空。
  3. 但有一點要注意的是用一個陣列 book 來記錄每個頂點是否處在佇列中,因為同一個頂點在中列中重複出現是沒有意義的。

上圖邊的資訊。

1 2 2
1 5 10
2 3 3
2 5 7
3 4 4
4 5 5
5 3 6

首先從 1 號頂點開始。1 號加入佇列。

  1 2 3 4 5
dis 0
  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
que   1                
對 1 → 2 進行鬆弛,可以更新,便把 2 加入到佇列。
  1 2 3 4 5
- - - - - -
dis 0 2
  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
que   1 2              
繼續對 1 號頂點剩餘的邊進行鬆弛。
  1 2 3 4 5
- - - - - -
dis 0 2 10
  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
que   1 2 5            
這時將 1 號頂點出佇列 (head +=1 即可,但這邊則將它畫線),並對新佇列首 2 號頂點重複上述動作。
這邊要注意 2 → 5 的時候,因為 5 號頂點已經在佇列裡,所以不能再次入佇列,但一樣可以進行鬆弛。2 號頂點處離完畢後如下:
  1 2 3 4 5
- - - - - -
dis 0 2 5 9
  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
que   1 2 5 3          
反覆上述的步驟,直到佇列為空。最終結果為:
  1 2 3 4 5
- - - - - -
dis 0 2 5 9 9
  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
que   1 2 5 3 4        

##全部的程式碼
時間複雜度 O(NM) (最壞情況)

import numpy as np

# 讀入邊
n, m = map(int, input().split(' '))

# 陣列大小要比 m 的最大值 +1 
u = np.zeros(m+1, dtype=np.int)
v = np.zeros(m+1, dtype=np.int)
w = np.zeros(m+1, dtype=np.int)
# first 要比 n 的最大值 +1 ; next 要比 m 的最大值 +1
first = np.zeros(n+1, dtype=np.int)
next = np.zeros(m+1, dtype=np.int)

dis = [0] * 7 
book = [0] * 7 # 用來記錄哪些頂點已經在佇列中
que = np.zeros(101, dtype=np.int) # 定義一個佇列並初始化
head = 1
tail = 1
inf = 99999999

for i in range(1, n+1):
    dis[i] = inf  # 初始化 dis 陣列,此處用 1 號頂點到其餘各點的初始路程
    book[i] = 0   # 初始化 book 陣列,初始化為 0 ,剛開始都不在佇列中
    first[i] = -1  # 初始化 first 陣列下標 1~n 的值為 -1,表示 1~n 頂點暫時都沒有邊
dis[1] = 0  # 從 1 號頂點開始擴展

# 讀入邊
for i in range(1, m+1):
    u[i], v[i], w[i] = map(int, input().split(' '))
    # 鄰接串列
    next[i] = first[u[i]]
    first[u[i]] = i

# 1 號頂點入住列
que[tail] = 1
tail += 1
book[1] = 1  # 標記 1 號頂點入住列

# 佇列不為空的時候迴圈
while head < tail :
    k = first[que[head]] # 目前需要處理的佇列首頂點
    while k != -1 : # 掃描目前頂點的所有邊
        if dis[v[k]] > dis[u[k]] + w[k]: # 更新頂點 1 到頂點 v[k] 的路程
            dis[v[k]] = dis[u[k]] + w[k]
            # 判斷 v[k] 是否在佇列中
            if book[v[k]] == 0 : # 0 表示不在佇列中
                # 佇列操作
                que[tail] = v[k] 
                tail += 1
                book[v[k]] = 1 # 標記頂點 v[k] 已經入佇列
        
        k = next[k]
    # 出佇列
    book[que[head]] = 0
    head += 1

# 輸出 1 號頂點到其餘各點的最短路徑
for i in range(1, n+1):
    print(dis[i])

'''
驗證資料:
5 7
1 2 2
1 5 10
2 3 3
2 5 7
3 4 4
4 5 5
5 3 6
'''

拉蒙碎碎念

本來今天可以偷懶只要打結語的和總表列出來的,但後來想想還是要有始有終,仍舊打了一篇的演算法。


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