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2020-2021:teams:namespace:广度优先搜索_bfs_与标数最短路_dijkstra

写在前面:我们总共有三门课讲到最短路:数据结构、离散II、算法。

(推荐任韩图论,一本跨越了数竞和计竞的高中数竞书)

为什么把这两个页面合二为一了呢?

只需要把最短路中的优先队列换成普通的队列,就变成了广度优先搜索。也就是说,如果所有的边权都为1,priority_queue也可以用queue替代。

另外还要注意,Dijkstra的实质,是将给定的源点生成最短路“场”,一下子求了一定范围内所有点的最短路。有的题目会用到这个场的性质。

Dijkstra的三步走

前提条件

Dijkstra算法(又称标号法),运行结果是从权重为 0 的起始点开始,为所有顶点标号——标权重。

要求权重全部为正。(为负的话请另寻他法)

头文件只有stdio.h(输入输出)、string.h(memset初始化)……

以及 queue 和C++里万能的语句 using namespace std;

需要两个数组。两个数组的大小都是顶点数。

数据类型小一点的数组vis,用于记录顶点是否已经编号了。

数据类型大一点的数组dis,用于记录顶点权重(即运行结果)。

您还需要一个特殊的优先队列:priority_queue<pair<int,int> > q;

介绍一下工具:priority_queue,又称大顶堆。每次默认弹出最大元素。

和通常的队列语法类似。pop是弹出,push是压入。

top是堆顶元素。empty是判断是否为空。

其中,pair 是特殊的结构体,两元素 first 和 second 。

比较时默认先比较 first 大小,first 相同时比较 second 大小。这是在强调序关系的 priority_queue 中可以调用的原理基础。

make_pair 函数,将输入两个元素按顺序结合,成为输出的 pair 类型结构体。

第一步:初始化

利用 memset 函数,将 dis 数组全写成 0x3f (正最大值,代指距离无穷大),将 vis 数组全写为 0 (未访问过)。

将起始点(标号为 0 的点,可以不止一个)全部压入堆,同时将对应 dis 数组(之前置为最大值了)置为 0 。

语句为:

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    q.push(make_pair(0,begin));
    dis[begin]=0;

根据堆特征, push 和 make_pair 连用。因为要对权重(距离)排序,所以权重是第一元素。这里的 0 ,代表距离为 0 。

第二步:找下一个标号点

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    while(!q.empty())
    {
        int x=q.top().second;
        q.pop();
        if(vis[x])
        {
            continue;
        }
        vis[x]=1;

这段的意思:只要堆 q 非空——(空的话就表示图里全标完了,结束就完事了)

令 x 是要找的下一标号点(的编号,那么x是第二元素)。那么 x 一定在堆顶。

于是top 、second 、pop组合拳连用。

但是堆顶未必是想要的元素,没准 x 已经被访问过了。因此,检查 vis 数组。如果已经访问,就直接 continue 掉这一循环,从下一循环重新找,本循环仅仅 pop 了一个元素而已。

然后,置 vis 数组为 1 ,表示已经访问过。

第三步:标号

令 i 跑遍上文节点 x 的所有邻居。( for 循环,跑遍即可,i未必是节点编号)

这里依赖于图的建构。如果用矩阵写,就跑遍矩阵的一行。如果用邻接表写,就跑遍邻接表的一行。

注意,对于无向图,建构时要将两个方向全部写入(序号、权重)。

对于每一个邻居节点,无论标过与否,都跑一遍。这里 y 是节点编号, time 是对应权重,然后有:

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            if(dis[y]>dis[x]+time)
            {
                dis[y]=dis[x]+time;
                q.push(make_pair(-dis[y],y));
            }

只有新权重(节点+权重)比老权重小的时候,才编号,其余时候并不编号。编号完了,就把这个刚编的节点压入堆。

注意!这里的堆,默认是大顶堆,而每次取的时候(见第二步),要取最小的元素。

因此每次压入的时候,将每个权重(第一元素)取负,变相将大顶堆改造成小顶堆。这个操作很巧妙。

总共只有这三个步骤。后面没有了。

完整代码

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void Dijkstra(int begin)
{
    //步骤一
    memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    q.push(make_pair(0,begin));
    dis[begin]=0;
    //步骤二
    while(!q.empty())
    {
        int x=q.top().second;
        q.pop();
        if(vis[x])
        {
            continue;
        }
        vis[x]=1;
        //步骤三
        int i;
        for(i=0;i<top[x];i++)
        {
            int y=V[x][i].first;
            int time=V[x][i].second;
            if(dis[y]>dis[x]+time)
            {
                dis[y]=dis[x]+time;
                q.push(make_pair(-dis[y],y));
            }
        }
    }
}

利用队列的BFS非递归实现

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void bfs(int v)//以v开始做广度优先搜索(非递归实现,借助队列)
{
    //步骤一
    list<int>::iterator it;
    visited[v] = true;
    cout << v << " ";
    queue<int> myque;
    myque.push(v);
    //步骤二
    while (!myque.empty())
    {
        v = myque.front();
        myque.pop();
        //步骤三
        for (it = graph[v].begin(); it != graph[v].end(); it++)
        {
            if (!visited[*it])
            {
                cout << *it << " ";
                myque.push(*it);
                visited[*it] = true;//访问过
            }
        }
    }
    cout << endl;
}

例题

给出了一个具有n个顶点和m条边的加权连通无向图。你知道有人在顶点1点燃了火,它会立即将当前位置烧成灰尘,并以每秒1英里的速度扩展到相邻的地方。火将在顶点处分裂到所有未点亮的边上,并在至少两个火在同一点相遇时引发爆炸。革命者喜欢爆炸。他们想让你数一数图表上发生的爆炸次数。

第一行包含整数n,m(1≤n≤3×105,0≤m≤106)-顶点数。

接下来的m行中的每一行包含3个整数ui,vi,wi(1≤ui,vi≤n,1≤wi≤9)-第i条边的端点和第i条边的权重。

保证图是连通的。

图可以包含自循环和多条边。示例1显示了处理它们的方法。

输入文件的大小可能很大。请不要读得太慢。

输出将在图形上以单行方式发生的爆炸数。

样例

输入

2 3

1 1 1

1 2 1

1 2 1

输出

2

输入

4 5

1 2 1

1 3 1

2 3 1

2 4 1

3 4 1

输出

2

题解

在点上爆炸意味着存在至少两个点可以是他最短路上的前驱;在边上爆炸意味着这条边不在最短路里。因此求出最短路即可。

边权≤ 9 并不意味着可以使用SPFA。本题的本意是使用O(nw) 的桶排序Dijkstra, 但是由于vector实现的桶排Dijkstra 和邻接表+ priority_queue 实现的O(mlogm) Dijkstra 速度在使用输入随机数生成器的方法开大数据后没法拉开差距,因此为了避免卡常数都放了过去。

总之大概的意思是,这东西恰好是最短图标记图后直接算出来。

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#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<queue>
 
using namespace std;
 
struct node
{
	int to,next,val;
};
 
struct node e[10000050];
 
int head[1000005],cnt,n,m,K;
 
void add(int first,int second,int z)
{
	e[cnt]=(struct node){second,head[first],z};
	head[first]=cnt++;
}
 
priority_queue<pair<int,int> > q;
 
int dis[1000005],vis[1000005],ans,used[1000005];
 
void Dijkstra()
{
	q.push(make_pair(0,1));
	memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
	dis[1]=0;
	while(!q.empty())
	{
		int first = q.top().second;
		q.pop();
		if(vis[first])
		{
			continue;
		}
		vis[first] = 1;
		int i;
		for(i=head[first];i!=-1;i=e[i].next)
		{
			int to1 = e[i].to;
			if(dis[to1]>dis[first]+e[i].val)
			{
				dis[to1]=dis[first]+e[i].val;
				used[to1]=1;
				q.push(make_pair(-dis[to1],to1));
			}
			else if(dis[to1]==dis[first]+e[i].val)
			{
				used[to1]++;
			}
		}
	}
}
 
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	memset(head,-1,sizeof(head));
	int i,x,y,z; 
	for(i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
		add(x,y,z);
		add(y,x,z);
	}
	Dijkstra();
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		if(used[i]>=2)
		{
			used[i]--;
		}
		m-=used[i];
	}
	printf("%d\n",m);
}
2020-2021/teams/namespace/广度优先搜索_bfs_与标数最短路_dijkstra.txt · 最后更改: 2020/05/18 18:05 由 great_designer