class065 A星、Floyd、Bellman-Ford与SPFA【算法】
2023-12-9 19:27:02
算法讲解065【必备】A星、Floyd、Bellman-Ford与SPFA
code1 A*算法模版
// A*算法模版(对数器验证)
package class065;
import java.util.PriorityQueue;
// A*算法模版(对数器验证)
public class Code01_AStarAlgorithm {
// 0:上,1:右,2:下,3:左
public static int[] move = new int[] { -1, 0, 1, 0, -1 };
// Dijkstra算法
// grid[i][j] == 0 代表障碍
// grid[i][j] == 1 代表道路
// 只能走上、下、左、右,不包括斜线方向
// 返回从(startX, startY)到(targetX, targetY)的最短距离
public static int minDistance1(int[][] grid, int startX, int startY, int targetX, int targetY) {
if (grid[startX][startY] == 0 || grid[targetX][targetY] == 0) {
return -1;
}
int n = grid.length;
int m = grid[0].length;
int[][] distance = new int[n][m];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
distance[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
}
}
distance[startX][startY] = 1;
boolean[][] visited = new boolean[n][m];
PriorityQueue<int[]> heap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[2] - b[2]);
// 0 : 行
// 1 : 列
// 2 : 从源点出发到达当前点的距离
heap.add(new int[] { startX, startY, 1 });
while (!heap.isEmpty()) {
int[] cur = heap.poll();
int x = cur[0];
int y = cur[1];
if (visited[x][y]) {
continue;
}
visited[x][y] = true;
if (x == targetX && y == targetY) {
return distance[x][y];
}
for (int i = 0, nx, ny; i < 4; i++) {
nx = x + move[i];
ny = y + move[i + 1];
if (nx >= 0 && nx < n && ny >= 0 && ny < m && grid[nx][ny] == 1 && !visited[nx][ny]
&& distance[x][y] + 1 < distance[nx][ny]) {
distance[nx][ny] = distance[x][y] + 1;
heap.add(new int[] { nx, ny, distance[x][y] + 1 });
}
}
}
return -1;
}
// A*算法
// grid[i][j] == 0 代表障碍
// grid[i][j] == 1 代表道路
// 只能走上、下、左、右,不包括斜线方向
// 返回从(startX, startY)到(targetX, targetY)的最短距离
public static int minDistance2(int[][] grid, int startX, int startY, int targetX, int targetY) {
if (grid[startX][startY] == 0 || grid[targetX][targetY] == 0) {
return -1;
}
int n = grid.length;
int m = grid[0].length;
int[][] distance = new int[n][m];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
distance[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
}
}
distance[startX][startY] = 1;
boolean[][] visited = new boolean[n][m];
// 0 : 行
// 1 : 列
// 2 : 从源点出发到达当前点的距离 + 当前点到终点的预估距离
PriorityQueue<int[]> heap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[2] - b[2]);
heap.add(new int[] { startX, startY, 1 + f1(startX, startY, targetX, targetY) });
while (!heap.isEmpty()) {
int[] cur = heap.poll();
int x = cur[0];
int y = cur[1];
if (visited[x][y]) {
continue;
}
visited[x][y] = true;
if (x == targetX && y == targetY) {
return distance[x][y];
}
for (int i = 0, nx, ny; i < 4; i++) {
nx = x + move[i];
ny = y + move[i + 1];
if (nx >= 0 && nx < n && ny >= 0 && ny < m && grid[nx][ny] == 1 && !visited[nx][ny]
&& distance[x][y] + 1 < distance[nx][ny]) {
distance[nx][ny] = distance[x][y] + 1;
heap.add(new int[] { nx, ny, distance[x][y] + 1 + f1(nx, ny, targetX, targetY) });
}
}
}
return -1;
}
// 曼哈顿距离
public static int f1(int x, int y, int targetX, int targetY) {
return (Math.abs(targetX - x) + Math.abs(targetY - y));
}
// 对角线距离
public static int f2(int x, int y, int targetX, int targetY) {
return Math.max(Math.abs(targetX - x), Math.abs(targetY - y));
}
// 欧式距离
public static double f3(int x, int y, int targetX, int targetY) {
return Math.sqrt(Math.pow(targetX - x, 2) + Math.pow(targetY - y, 2));
}
// 为了测试
public static int[][] randomGrid(int n) {
int[][] grid = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (Math.random() < 0.3) {
// 每个格子有30%概率是0
grid[i][j] = 0;
} else {
// 每个格子有70%概率是1
grid[i][j] = 1;
}
}
}
return grid;
}
// 为了测试
public static void main(String[] args) {
int len = 100;
int testTime = 10000;
System.out.println("功能测试开始");
for (int i = 0; i < testTime; i++) {
int n = (int) (Math.random() * len) + 2;
int[][] grid = randomGrid(n);
int startX = (int) (Math.random() * n);
int startY = (int) (Math.random() * n);
int targetX = (int) (Math.random() * n);
int targetY = (int) (Math.random() * n);
int ans1 = minDistance1(grid, startX, startY, targetX, targetY);
int ans2 = minDistance2(grid, startX, startY, targetX, targetY);
if (ans1 != ans2) {
System.out.println("出错了!");
}
}
System.out.println("功能测试结束");
System.out.println("性能测试开始");
int[][] grid = randomGrid(4000);
int startX = 0;
int startY = 0;
int targetX = 3900;
int targetY = 3900;
long start, end;
start = System.currentTimeMillis();
int ans1 = minDistance1(grid, startX, startY, targetX, targetY);
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("运行dijskra算法结果: " + ans1 + ", 运行时间(毫秒) : " + (end - start));
start = System.currentTimeMillis();
int ans2 = minDistance2(grid, startX, startY, targetX, targetY);
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("运行A*算法结果: " + ans2 + ", 运行时间(毫秒) : " + (end - start));
System.out.println("性能测试结束");
}
}
code2 P2910 [USACO08OPEN] Clear And Present Danger S
// Floyd算法模版(洛谷)
// 测试链接 : https://www.luogu.com.cn/problem/P2910
// 请同学们务必参考如下代码中关于输入、输出的处理
// 这是输入输出处理效率很高的写法
// 提交以下所有代码,把主类名改成Main,可以直接通过
package class065;
// Floyd算法模版(洛谷)
// 测试链接 : https://www.luogu.com.cn/problem/P2910
// 请同学们务必参考如下代码中关于输入、输出的处理
// 这是输入输出处理效率很高的写法
// 提交以下所有代码,把主类名改成Main,可以直接通过
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StreamTokenizer;
public class Code02_Floyd {
public static int MAXN = 101;
public static int MAXM = 10001;
public static int[] path = new int[MAXM];
public static int[][] distance = new int[MAXN][MAXN];
public static int n, m, ans;
// 初始时设置任意两点之间的最短距离为无穷大,表示任何路不存在
public static void build() {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
distance[i][j] = Integer.MAX_VALUE;
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
StreamTokenizer in = new StreamTokenizer(br);
PrintWriter out = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
while (in.nextToken() != StreamTokenizer.TT_EOF) {
n = (int) in.nval;
in.nextToken();
m = (int) in.nval;
for (int i = 0; i < m; i++) {
in.nextToken();
path[i] = (int) in.nval - 1;
}
// 这道题给的图是邻接矩阵的形式
// 任意两点之间的边权都会给定
// 所以显得distance初始化不太必要
// 但是一般情况下,distance初始化一定要做
build();
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
in.nextToken();
distance[i][j] = (int) in.nval;
}
}
floyd();
ans = 0;
for (int i = 1; i < m; i++) {
ans += distance[path[i - 1]][path[i]];
}
out.println(ans);
}
out.flush();
out.close();
br.close();
}
public static void floyd() {
// O(N^3)的过程
// 枚举每个跳板
// 注意,跳板要最先枚举!跳板要最先枚举!跳板要最先枚举!
for (int bridge = 0; bridge < n; bridge++) { // 跳板
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
// i -> .....bridge .... -> j
// distance[i][j]能不能缩短
// distance[i][j] = min ( distance[i][j] , distance[i][bridge] + distance[bridge][j])
if (distance[i][bridge] != Integer.MAX_VALUE
&& distance[bridge][j] != Integer.MAX_VALUE
&& distance[i][j] > distance[i][bridge] + distance[bridge][j]) {
distance[i][j] = distance[i][bridge] + distance[bridge][j];
}
}
}
}
}
}
code3 787. K 站中转内最便宜的航班
// Bellman-Ford算法应用(不是模版)
// k站中转内最便宜的航班
// 有 n 个城市通过一些航班连接。给你一个数组 flights
// 其中 flights[i] = [fromi, toi, pricei]
// 表示该航班都从城市 fromi 开始,以价格 pricei 抵达 toi。
// 现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到出一条最多经过 k 站中转的路线
// 使得从 src 到 dst 的 价格最便宜 ,并返回该价格。 如果不存在这样的路线,则输出 -1。
// 测试链接 : https://leetcode.cn/problems/cheapest-flights-within-k-stops/
package class065;
import java.util.Arrays;
// Bellman-Ford算法应用(不是模版)
// k站中转内最便宜的航班
// 有 n 个城市通过一些航班连接。给你一个数组 flights
// 其中 flights[i] = [fromi, toi, pricei]
// 表示该航班都从城市 fromi 开始,以价格 pricei 抵达 toi。
// 现在给定所有的城市和航班,以及出发城市 src 和目的地 dst,你的任务是找到出一条最多经过 k 站中转的路线
// 使得从 src 到 dst 的 价格最便宜 ,并返回该价格。 如果不存在这样的路线,则输出 -1。
// 测试链接 : https://leetcode.cn/problems/cheapest-flights-within-k-stops/
public class Code03_BellmanFord {
// Bellman-Ford算法
// 针对此题改写了松弛逻辑,课上讲了细节
public static int findCheapestPrice(int n, int[][] flights, int start, int target, int k) {
int[] cur = new int[n];
Arrays.fill(cur, Integer.MAX_VALUE);
cur[start] = 0;
for (int i = 0; i <= k; i++) {
int[] next = Arrays.copyOf(cur, n);
for (int[] edge : flights) {
// a -> b , w
if (cur[edge[0]] != Integer.MAX_VALUE) {
next[edge[1]] = Math.min(next[edge[1]], cur[edge[0]] + edge[2]);
}
}
cur = next;
}
return cur[target] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : cur[target];
}
}
P3385 【模板】负环
// Bellman-Ford + SPFA优化模版(洛谷)
// 给定一个 n个点的有向图,请求出图中是否存在从顶点 1 出发能到达的负环
// 负环的定义是:一条边权之和为负数的回路。
// 测试链接 : https://www.luogu.com.cn/problem/P3385
// 请同学们务必参考如下代码中关于输入、输出的处理
// 这是输入输出处理效率很高的写法
// 提交以下所有代码,把主类名改成Main,可以直接通过
package class065;
// Bellman-Ford + SPFA优化模版(洛谷)
// 给定一个 n个点的有向图,请求出图中是否存在从顶点 1 出发能到达的负环
// 负环的定义是:一条边权之和为负数的回路。
// 测试链接 : https://www.luogu.com.cn/problem/P3385
// 请同学们务必参考如下代码中关于输入、输出的处理
// 这是输入输出处理效率很高的写法
// 提交以下所有代码,把主类名改成Main,可以直接通过
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StreamTokenizer;
import java.util.Arrays;
public class Code04_SPFA {
public static int MAXN = 2001;
public static int MAXM = 6001;
// 链式前向星建图需要
public static int[] head = new int[MAXN];
public static int[] next = new int[MAXM];
public static int[] to = new int[MAXM];
public static int[] weight = new int[MAXM];
public static int cnt;
// SPFA需要
public static int MAXQ = 4000001;
// 源点出发到每个节点的距离表
public static int[] distance = new int[MAXN];
// 节点被松弛的次数
public static int[] updateCnt = new int[MAXN];
// 哪些节点被松弛了放入队列
public static int[] queue = new int[MAXQ];
public static int l, r;
// 节点是否已经在队列中
public static boolean[] enter = new boolean[MAXN];
public static void build(int n) {
cnt = 1;
l = r = 0;
Arrays.fill(head, 1, n + 1, 0);
Arrays.fill(enter, 1, n + 1, false);
Arrays.fill(distance, 1, n + 1, Integer.MAX_VALUE);
Arrays.fill(updateCnt, 1, n + 1, 0);
}
public static void addEdge(int u, int v, int w) {
next[cnt] = head[u];
to[cnt] = v;
weight[cnt] = w;
head[u] = cnt++;
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
StreamTokenizer in = new StreamTokenizer(br);
PrintWriter out = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
in.nextToken();
int cases = (int) in.nval;
for (int i = 0, n, m; i < cases; i++) {
in.nextToken(); n = (int) in.nval;
in.nextToken(); m = (int) in.nval;
build(n);
for (int j = 0, u, v, w; j < m; j++) {
in.nextToken(); u = (int) in.nval;
in.nextToken(); v = (int) in.nval;
in.nextToken(); w = (int) in.nval;
if (w >= 0) {
addEdge(u, v, w);
addEdge(v, u, w);
} else {
addEdge(u, v, w);
}
}
out.println(spfa(n) ? "YES" : "NO");
}
out.flush();
out.close();
br.close();
}
// Bellman-Ford + SPFA优化的模版
public static boolean spfa(int n) {
distance[1] = 0;
updateCnt[1]++;
queue[r++] = 1;
enter[1] = true;
while (l < r) {
int u = queue[l++];
enter[u] = false;
for (int ei = head[u], v, w; ei > 0; ei = next[ei]) {
v = to[ei];
w = weight[ei];
if (distance[u] + w < distance[v]) {
distance[v] = distance[u] + w;
if (!enter[v]) {
if (updateCnt[v]++ == n) {
return true;
}
queue[r++] = v;
enter[v] = true;
}
}
}
}
return false;
}
}
2023-12-9 21:16:55