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代码随想录算法训练营第64天 | 图论:Floyd 算法+A * 算法

时间:2024-08-08 18:16:12浏览次数:12  
标签:遍历 int 随想录 range 算法 Floyd grid 节点

97.小明逛公园
https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1155
Floyd 算法精讲
https://www.programmercarl.com/kamacoder/0097.小明逛公园.html#floyd-算法精讲

Floyd 算法精讲

  • 问题总结:双向道路;路径规划;多个起点到多个终点

  • 核心思想:动态规划

    • 确定dp数组和下标含义:grid[i][j][k] = m 含义:节点i到节点j以【1...k】集合为中间节点的最短距离为m k是集合
    • 确定递推公式:
      1. 节点i->节点j最短路径经过节点k:
        grid[i][j][k] = grid[i][k][k-1]+grid[k][j][k-1]
      2. 节点i->节点j最短路径不经过节点k
        grid[i][j][k] = grid[i][j][k-1]
      3. 最终递推式为:
        grid[i][j][k] = min(grid[i][k][k-1]+grid[k][j][k-1],grid[i][j][k-1])
    • dp数组初始化
      grid[i][j][0]:节点0无意义;从节点0开始初始化;

    image

    • 确定遍历顺序:从底层一层一层遍历上去;
    • 推导dp数组
    点击查看代码
    def floyd(n,grid):
    	for k in range(1,n+1):
    		for i in range(1,n+1):
    			for j in range(1,n+1):
    				grid[i][j][k] = min(grid[i][k][k-1]+grid[k][j][k-1],grid[i][j][k-1])
    	return grid
    def main():
    	max_int = 10005
    
    	n,m = map(int,input().split())
    	grid = [[[max_int]*(n+1) for _ in range(n+1)] for _ in range(n+1)]
    
    	for _ in range(m):
    		p1,p2,w = map(int,input().split())
    		grid[p1][p2][0] = w
    		grid[p2][p1][0] = w
    
    	grid = floyd(n,grid)
    
    	q = int(input())
    	for _ in range(q):
    		start,end = map(int,input().split())
    		if grid[start][end][n]==max_int:
    			print(-1)
    		else:
    			print(grid[start][end][n])
    
    if __name__ == '__main__':
    	main()
    

Astar算法

  • 其实是BFS的变形;

  • BFS和Astar算法的动画如图:https://kamacoder.com/tools/knight.html

  • Astar遍历:
    image

  • BFS遍历:
    image

  • BFS 是没有目的性的 一圈一圈去搜索, 而 A * 是有方向性的去搜索。

  • 其关键在于 启发式函数。

  • 每个节点的权值为F,给出公式为:F = G + H

    • G:起点达到目前遍历节点的距离
    • F:目前遍历的节点到达终点的距离
  • 本题的图是无权网格状,在计算两点距离通常有如下三种计算方式:

    • 曼哈顿距离,计算方式: d = abs(x1-x2)+abs(y1-y2)
    • 欧氏距离(欧拉距离) ,计算方式:d = sqrt( (x1-x2)^2 + (y1-y2)^2
    • 切比雪夫距离,计算方式:d = max(abs(x1 - x2), abs(y1 - y2))
  • 计算出来 F 之后,按照 F 的 大小,来选去出队列的节点。可以使用 优先级队列 帮我们排好序,每次出队列,就是F最小的节点。

  • 多个目标找最近目标(特别是潜在目标数量很多的时候),可以考虑 Dijkstra ,BFS 或者 Floyd

    点击查看代码
    import heapq
    import math
    
    def heuristic(x1, y1, x2, y2):
    	# 欧式距离作为启发式函数
    	return math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
    
    def a_star(a1,a2,b1,b2):
    	# 定义骑士的8个移动方向
    	directions = [(-2, -1), (-1, -2), (1, -2), (2, -1),
    			  (2, 1), (1, 2), (-1, 2), (-2, 1)]
    	pq = []
    	heapq.heappush(pq,(0,0,a1,a2))
    
    	visited = set()
    	while pq:
    		total_cost,curr_cost,x,y = heapq.heappop(pq)
    
    		if (x,y) == (b1,b2):
    			return curr_cost
    		if (x,y) in visited:
    			continue
    		visited.add((x,y))
    
    		for dx,dy in directions:
    			nx,ny = x+dx,y+dy
    			if 1<=nx<=1000 and 1<=ny<=1000 and (nx,ny) not in visited:
    				new_cost  = curr_cost+1
    				total_cost = new_cost+heuristic(nx,ny,b1,b2)
    				heapq.heappush(pq,(total_cost,new_cost,nx,ny))
    	return -1
    
    def main():
    	# 定义骑士的8个移动方向
    	directions = [(-2, -1), (-1, -2), (1, -2), (2, -1),
    			  (2, 1), (1, 2), (-1, 2), (-2, 1)]
    
    	n = int(input())
    	res = []
    	for _ in range(n):
    		a1,a2,b1,b2 = map(int,input().split())
    		res_i = a_star(a1,a2,b1,b2)
    		res.append(res_i)
    	for res_i in res:
    		print(res_i)
    if __name__ == '__main__':
    	main()
    

路径规划算法总结

算法 源点数 边的权值是否为负数 检测负权回路 有限节点最短路径 思路
dijkstra朴素版 单源 不可以 不可以 不可以 遍历未被访问的节点更新mindist
dijkstra堆优化版 单源 不可以 不可以 不可以 用堆栈优化
Bellman_ford 单源 可以 可以 可以 遍历边更新mindist
SPFA 单源 可以 可以 可以 只优化当前节点相连的点
Floyd 多源 可以 可以 不可以 三维动态优化

图算法总结

  1. 深搜与广搜:遍历;
  2. 并查集:判断是否相连;
  3. 最小生成树;
  4. 拓扑排序;
  5. 最短路径算法;

标签:遍历,int,随想录,range,算法,Floyd,grid,节点
From: https://www.cnblogs.com/P201821440041/p/18349493

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