我已经实现了Bellman-Ford算法来检测图中的负循环。值得注意的是,图中的每条边都有一个倒数,因此如果存在一条边,它可以从A开始-
我的问题是在导航前置链时(存储在dictionary
pred
中)。源顶点似乎从来没有前置顶点,因此当我在负循环检查中循环遍历每个顶点时,会引发异常,因为pred
从来没有源顶点的条目。
这是什么意思?图中似乎有一个负循环,但是如果没有任何东西先于源顶点,并且源顶点被“包括”在检测到的负循环中,那么真的有一个循环可以开始吗?
private List<Vertex> BellmanFord( Vertex source )
{
var dist = new Dictionary<Vertex, double>();
var pred = new Dictionary<Vertex, Vertex>();
// Initialize
foreach( var vertex in Vertices )
dist[ vertex ] = double.MaxValue;
dist[ source ] = 0;
// Relax
foreach( var vertex in Vertices )
foreach( var edge in Edges )
Relax( edge, ref dist, ref pred );
// Check for negative cycles
foreach( var edge in Edges )
{
if( dist[ edge.From ] != double.MaxValue )
if( HasCycle( edge, ref dist )
{
var cycle = new List<Vertex>();
var vertex = edge.From;
while( vertex == edge.To )
{
cycle.Add( vertex );
vertex = pred[ vertex ];
}
cycle.Add( edge.To );
return cycle;
}
}
return new List<Vertex>(); // No cycle
}
private void Relax( Edge edge, ref Dictionary<Vertex, double> dist, ref Dictionary<Vertex,Vertex> pred )
{
if( dist[edge.From] == double.MaxValue )
return;
var newDist = dist[ edge.From ] + edge.Weight;
if( newDist < dist[ edge.To] )
{
dist[ edge.To ] = newDist;
pred[ edge.To ] = edge.From;
}
}
private bool HasCycle( Edge edge, ref Dictionary<Vertex, double> dist )
{
return dist[edge.To] > dist[edge.From] + edge.Weight;
}
为了更好地度量,每个边的权重计算为
-1*Math。日志(值)
。
据我所知,观察到的行为并不表明您的实现中存在缺陷。Bellman-Ford算法能够得出结论,存在一个负长度的循环;这并不意味着可以找到每一个负长度的循环。Floyd-Warshall算法可能更适合这种情况。两种算法解决问题的不同公式;第一种方法解决了单源最短路径问题,第二种方法解决了全对最短路径问题。
在具有V节点和E边的有向图中,Bellman-Ford算法将每个顶点(或者更确切地说,每个顶点的边)松弛(V-1)次。这是因为从源到任何其他节点的最短路径最多包含(V-1)条边。在第V次迭代中,如果边可以松弛,则表示存在负循环。 现在,我需要找到被这个负循环“摧毁”的其他节点。也就是说,由于从源到位于负循环中的节点的路径上有一个或多个节点,因此一些不在负循环中的节点现在与源的距离为负无穷远。 实现
我知道Bellman-Ford算法最多需要| V |-1次迭代才能找到最短路径,如果图不包含负权重循环。有没有办法修改Bellman-Ford算法,使其在1次迭代中找到最短路径?
我这里有一个更聪明的贝尔曼福特版本: 有人能想到一种图,对于这种图,该算法的时间复杂度下限为(V*E),其中V=#顶点,E=#边 我想看看这个陷阱在哪里。
我有一个家庭作业来实现贝尔曼·福特的算法,并在一些图形上测试它。我实现了这个算法,在3张图中的2张上测试了它,它是有效的。但是在第三个图中,我在调用函数时没有输出。 此部分创建图形及其边。函数将顶点数和边数作为参数。 这是添加新边的函数。 下面是我对Bellman Ford算法的实现。
经过大量谷歌搜索,我发现大多数消息来源说迪克斯特拉算法比贝尔曼-福特算法“更有效”。但是在什么情况下Bellman-Ford算法比Dijkstra算法更好呢? 我知道“更好”是一个宽泛的说法,所以具体来说,我指的是速度和空间,如果适用的话。当然,在某些情况下,贝尔曼-福特方法比迪克斯特拉方法更好。
我一直试图通过以下资源来理解贝尔曼福特的正确实现:1 如果我们已经知道给定的加权有向图不包含一个圈(因此也没有负圈),是否遵循Bellman-Ford算法的正确实现? 我在上述实现中遇到的第一个问题是,如果图中只有两个节点具有从源节点到目标节点的定向边,那么需要修改for的第一个