Floyd算法学习笔记
前言
如有错误，欢迎各位 dalao 批评指出。
前置芝士:
1.邻接矩阵（Floyd要用邻接矩阵存图）
2.动态规划思想（最好学过，没学过也没有太大影响）
1. Floyd 所解决问题的类型
我们可以发现，如 Dijkstra,SPFA,Bellman Ford 一类的最短路算法都是解决单源点最短路问题，也就是确定了起点或者终点来求最短路的问题。但是，我们发现，这些算法解决多源点最短路问题，也就是有多个起点和终点的最短路问题 ，的效率太低。假设有 \(n\) 个点，\(m\) 条边。解决多源最短路时，如果用以上三种算法来解决，都需要分别做 \(n\) 次，来求解以每个点为起点的单源最短路，时间复杂度最慢分别是 \(O(nmlogn),O(n^2m),O(n^2m)\),在稠密图 \(m=n*(n-1)/2≈n^2\)其中最快的都需要 \(O(n^3logm)\) ,最慢的甚至是 \(O(n^4)\) ，效率太低。因此，我们今天的主角 Floyd 就因解决多源最短路问题而诞生了！
2. Floyd 的思想和基本做法
Floyd算法的基本思想是动态规划。
设 \(dp_{ij}\) 表示 \(i\) 到 \(j\) 的最短距离。（有 \(n\) 个点）
首先对于这个 \(dp\) 数组的初始化就是将输入的边 \(x-y\) 权值为 \(z\) （无权图就是 \(1\)），如果图是无向，则 \(dp_{xy}=dp_{yx}=z\) ，如果图是有向，则 \(dp_{xy}=z\)，最后将所有 \(dp_{ii}=0 (0\le i\le n)\)，比较显然，这里不做解释。
接着我们进行状态转移。显然，我们要转移 \(dp_{ij}\)，就需要找一个点 \(k\)，来进行转移，也就是 \(dp_{ij}\gets min(dp_{ij},dp_{ik}+dp_{kj})\)，其中 \(dp_{ik}+dp_{kj}\) 就表示 \(i-k\) 的最短路与 \(j-k\) 的最短路之和，其实也就相当于一个松弛操作。
这里特别要注意的是：我们的 \(k\) 那一层循环一定要放在 \(i\) 和 \(j\) 两层循环之外，因为如果放在 \(i,j\) 以内的话，你就会发现每两个点的最短路只会被算到一次，而当你在进行状态转移时，你只算到一次的话，你会发现有些点在转移时，还没有被更新，就会出现没有求出最短路的情况，所以，\(k\) 的循环要放到 \(i,j\) 的循环之外。
Floyd算法由于 \(i,j,k\) 都要枚举一层循环，所以时间复杂度为 \(O(n^3)\)，比开头讲的三个算法要快。
3.Floyd 代码实现
//n表示有n个点
memset(dp,0x3f,sizeof(dp));//赋一个极大值，并且防止在转移时不溢出。
//接下来进行边的初始化和dp[i][i]=0
............
//状态转移
for(int k=1;k<=n;++k)//枚举k
{
for(int i=1;i<=n;++i)//枚举i
{
if(i==k)//如果i,k个点相等，则不需要更新
continue;
for(int j=1;j<=n;++j)
{
if(i==j||k==j)//同第八行
continue;
dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k][j],dp[i][j]);//状态转移。
}
}
}
4.Floyd 算法的一些其他应用
(1).Floyd 输出路径
对于输出路径，我们可以定义一个 \(path_{ij}\) 表示 \(dp_{ij}\) 是有 \(dp_{ipath_{ij}}+dp_{path_{ij}j}\) 转移而来。并且在一开始，我们将所有 \(path\) 数组的元素赋一个特殊值。(假定为 \(-1\) )
显然，要输出 \(i-j\) 的路径，我们可以通过递归来解决。
具体代码如下:
//赋特殊值并且做 floyd
-----------
//输出路径函数
void print(int i,int j)//print(a,b) 表示输出a,b的最短路径
{
if(path[i][j]==-1)//因为开始初始化为-1，这里就可以避免相邻的再次输出
return;
print(i,path[i][j]);//前半部分
cout<<path[i][j]<<"-->";//输出该点
print(path[i][j],j);//后半部分
}
(2).Floyd 判断负环
在说这一个应用之前，我们先来讲一下负环的定义。
负环，就是指一个图中，存在一个环，使得这个环的权值之和为负数，这个环就是负环。
例如下图:
可以发现，由图中三个点组成的一个环的权值之和为负数，这就是一个简单的负环。
一个图中一旦存在负环，环里的两个点之间的最短路可以被无限更新，因为为了使得路径长度最短，它可以一直走这个负环，无限循环，这个最短路径就可以无限缩小。也就是说，一个图一旦存在负环，它的最短路就是 \(-\infty\) ，也就相当于无解。
虽然说 SPFA Bellmanford 两个最短路算法可以判断负环，但是我们还是要讲一讲 Floyd 算法判断负环的方法。
因为负环可以使得两个点之间的最短路无限变小，所以我们可以发现，我们可以做两次 Floyd ，第一次来更新所谓的最短路，然后再做第二次的时候，如果两个点之间的最短路还可以被更新，就可以说明这个图中存在负环，比较显然。(自己想一想)。
第二次 Floyd 代码实现:
for(int k=1;k<=n;++k)
{
for(int i=1;i<=n;++i)
{
if(i==k)//同第一次
continue;
for(int j=1;j<=n;++j)
{
if(i==j||j==k)//同上
continue;
if(dp[i][j]>dp[i][k]+dp[k][j])//如果可以被更新，则存在负环
{
puts("No solution!");
}
}
}
}
(3).Floyd 判断有向图的连通性
我们知道，对于无向图的两个点是否联通，我们可以运用并查集来判断两个点是否联通。
但是对于一个有向图，并查集是不能够维护的，所以这个时候，我们就再一次请出今天的主角 Floyd 来判断两个点 \(i,j\) 是否连通。
我们定义 \(dp{ij}\) 表示 \(i,j\) 是否连通，若联通则为 \(1\) ，不连通则为 \(0\) 。
显然，我们可以根据 Floyd 一一样的方式进行初始化。一开始除了 \(dp_{ii}\) 全部赋值为 \(0\) ，输入边的时候直接初始化即可。
接下来就是状态转移。我们可以模仿普通的 Floyd ，再找一个点 \(k\) ，如果 \(i\) 可以到达 \(k\) ,\(k\) 可以到达 \(j\) ，就可以说明 \(i\) 可以到达 \(j\) ，转化成转移方程就是 \(dp_{ij}|=dp_{ik}\&dp_{kj}\)。
核心代码:
//n表示有n个点
memset(dp,0,sizeof(dp));//赋值。
//接下来进行边的初始化和dp[i][i]=1
............
//状态转移
for(int k=1;k<=n;++k)//枚举k
{
for(int i=1;i<=n;++i)//枚举i
{
if(i==k)//同上
continue;
for(int j=1;j<=n;++j)
{
if(i==j||k==j)//同上
continue;
dp[i][j]|=dp[i][k]&dp[k][j];//状态转移。
}
}
}
关于 Floyd 算法的讲解就到这里了，\(see~ you\) 。