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c++中如何实现Floyd算法_c++ Floyd算法实现方法

尼克
发布: 2025-10-01 19:44:02
原创
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Floyd算法通过动态规划求解所有顶点对间最短路径,核心是三重循环松弛操作,时间复杂度O(n³),适用于小规模图且可处理负权边。

c++中如何实现floyd算法_c++ floyd算法实现方法

在C++中实现Floyd算法(也称Floyd-Warshall算法)用于求解图中所有顶点对之间的最短路径。该算法适用于带权有向图或无向图,能处理负权边(但不能有负权环)。核心思想是动态规划,通过中间节点逐步更新最短路径。

算法基本原理

Floyd算法基于这样一个事实:如果从顶点i到j的最短路径经过某个中间顶点k,那么这条路径可以拆分为i到k和k到j的两段最短路径。通过枚举所有可能的中间点k,不断松弛任意两点间的距离。

dist[i][j]表示从顶点i到j的当前最短距离,初始时为图的邻接矩阵。算法进行如下更新:

dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])

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实现步骤

以下是具体的实现流程:

  • 初始化一个二维数组dist,大小为n×n(n为顶点数),表示任意两点间的距离
  • 若i==j,则dist[i][j]为0;若i与j之间有边,则赋值为对应权重;否则设为一个极大值(如INT_MAX/2)
  • 三重循环:外层枚举中间点k,内层枚举起点i和终点j,尝试通过k更新i到j的距离
  • 最终dist[i][j]即为i到j的最短路径长度

C++代码示例

下面是一个完整的C++实现:

#include <iostream>
#include <climits>
#include <vector>
using namespace std;

const int INF = INT_MAX / 2; // 防止加法溢出

void floyd(vector<vector<int>>& dist) {
    int n = dist.size();

    for (int k = 0; k < n; k++) {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) {
                    dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]);
                }
            }
        }
    }

    // 输出结果
    cout << "最短路径矩阵:" << endl;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (dist[i][j] == INF)
                cout << "INF ";
            else
                cout << dist[i][j] << "   ";
        }
        cout << endl;
    }
}

int main() {
    int n = 4;
    vector<vector<int>> graph = {
        {0,   3,   INF, 7},
        {8,   0,   2,   INF},
        {5,   INF, 0,   1},
        {2,   INF, INF, 0}
    };

    floyd(graph);
    return 0;
}
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注意事项

使用Floyd算法时需注意以下几点:

  • INF值不宜取INT_MAX,避免后续加法导致整数溢出,建议用INT_MAX/2
  • 算法时间复杂度为O(n³),适合顶点数较少的图(一般n ≤ 500)
  • 空间复杂度为O(n²),需要存储整个距离矩阵
  • 若需记录路径,可额外维护一个parent[i][j]数组,在更新距离时同步更新前驱节点
基本上就这些。Floyd算法实现简洁,适合多源最短路径问题,理解其状态转移逻辑是关键。

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