dijkstra单源最短路径算法

前提：图中不能有负权边
因为存在负权环的话就不存在最短路径

复杂度 O(ElogV)

// Dijkstra算法求最短路径
template<typename Graph, typename Weight>
class Dijkstra{

private:
    Graph &G;                   // 图的引用
    int s;                      // 起始点
    Weight *distTo;             // distTo[i]存储从起始点s到i的最短路径长度
    bool *marked;               // 标记数组, 在算法运行过程中标记节点i是否被访问
    vector<Edge<Weight>*> from; // from[i]记录最短路径中, 到达i点的边是哪一条
                                // 可以用来恢复整个最短路径

public:
    // 构造函数, 使用Dijkstra算法求最短路径       核心代码
    Dijkstra(Graph &graph, int s):G(graph){

        // 算法初始化
        assert( s >= 0 && s < G.V() );
        this->s = s;
        distTo = new Weight[G.V()];
        marked = new bool[G.V()];
        for( int i = 0 ; i < G.V() ; i ++ ){
            distTo[i] = Weight();
            marked[i] = false;
            from.push_back(NULL);
        }

        // 使用索引堆记录当前找到的到达每个顶点的最短距离
        IndexMinHeap<Weight> ipq(G.V());

        // 对于其实点s进行初始化
        distTo[s] = Weight();
        from[s] = new Edge<Weight>(s, s, Weight());
        ipq.insert(s, distTo[s] );
        marked[s] = true;
        while( !ipq.isEmpty() ){
            int v = ipq.extractMinIndex();

            // distTo[v]就是s到v的最短距离
            marked[v] = true;

            // 对v的所有相邻节点进行更新
            typename Graph::adjIterator adj(G, v);
            for( Edge<Weight>* e = adj.begin() ; !adj.end() ; e = adj.next() ){
                int w = e->other(v);
                // 如果从s点到w点的最短路径还没有找到
                if( !marked[w] ){
                    // 如果w点以前没有访问过,
                    // 或者访问过, 但是通过当前的v点到w点距离更短, 则进行更新
                    if( from[w] == NULL || distTo[v] + e->wt() < distTo[w] ){
                        distTo[w] = distTo[v] + e->wt();
                        from[w] = e;
                        if( ipq.contain(w) )
                            ipq.change(w, distTo[w] );
                        else
                            ipq.insert(w, distTo[w] );
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 析构函数
    ~Dijkstra(){
        delete[] distTo;
        delete[] marked;
        delete from[0];
    }

    // 返回从s点到w点的最短路径长度
    Weight shortestPathTo( int w ){
        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        assert( hasPathTo(w) );
        return distTo[w];
    }

    // 判断从s点到w点是否联通
    bool hasPathTo( int w ){
        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        return marked[w];
    }

    // 寻找从s到w的最短路径, 将整个路径经过的边存放在vec中
    void shortestPath( int w, vector<Edge<Weight>> &vec ){

        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        assert( hasPathTo(w) );

        // 通过from数组逆向查找到从s到w的路径, 存放到栈中
        stack<Edge<Weight>*> s;
        Edge<Weight> *e = from[w];
        while( e->v() != this->s ){
            s.push(e);
            e = from[e->v()];
        }
        s.push(e);

        // 从栈中依次取出元素, 获得顺序的从s到w的路径
        while( !s.empty() ){
            e = s.top();
            vec.push_back( *e );
            s.pop();
        }
    }

    // 打印出从s点到w点的路径
    void showPath(int w){

        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        assert( hasPathTo(w) );

        vector<Edge<Weight>> vec;
        shortestPath(w, vec);
        for( int i = 0 ; i < vec.size() ; i ++ ){
            cout<<vec[i].v()<<" -> ";
            if( i == vec.size()-1 )
                cout<<vec[i].w()<<endl;
        }
    }
};

Bellman-Ford单源最短路径算法

前提：不能有负权环

Bellman-Ford可以判断图中是否有负权环

复杂度O(EV)

如果一个图没有负权环，从一点到另外一点的最短路径，最多经过所有的V个顶点，有V-1条边
否则存在顶点经过了两次，即存在负权环

// 使用BellmanFord算法求最短路径
template <typename Graph, typename Weight>
class BellmanFord{

private:
    Graph &G;                   // 图的引用
    int s;                      // 起始点
    Weight* distTo;             // distTo[i]存储从起始点s到i的最短路径长度
    vector<Edge<Weight>*> from; // from[i]记录最短路径中, 到达i点的边是哪一条
                                // 可以用来恢复整个最短路径
    bool hasNegativeCycle;      // 标记图中是否有负权环

    // 判断图中是否有负权环
    bool detectNegativeCycle(){

        for( int i = 0 ; i < G.V() ; i ++ ){
            typename Graph::adjIterator adj(G,i);
            for( Edge<Weight>* e = adj.begin() ; !adj.end() ; e = adj.next() )
                if( from[e->v()] && distTo[e->v()] + e->wt() < distTo[e->w()] )
                    return true;
        }

        return false;
    }

public:
    // 构造函数, 使用BellmanFord算法求最短路径
    BellmanFord(Graph &graph, int s):G(graph){

        this->s = s;
        distTo = new Weight[G.V()];
        // 初始化所有的节点s都不可达, 由from数组来表示
        for( int i = 0 ; i < G.V() ; i ++ )
            from.push_back(NULL);

        // 设置distTo[s] = 0, 并且让from[s]不为NULL, 表示初始s节点可达且距离为0
        distTo[s] = Weight();
        from[s] = new Edge<Weight>(s, s, Weight()); // 这里我们from[s]的内容是new出来的, 注意要在析构函数里delete掉

        // Bellman-Ford的过程
        // 进行V-1次循环, 每一次循环求出从起点到其余所有点, 最多使用pass步可到达的最短距离
        for( int pass = 1 ; pass < G.V() ; pass ++ ){

            // 每次循环中对所有的边进行一遍松弛操作
            // 遍历所有边的方式是先遍历所有的顶点, 然后遍历和所有顶点相邻的所有边
            for( int i = 0 ; i < G.V() ; i ++ ){
                // 使用我们实现的邻边迭代器遍历和所有顶点相邻的所有边
                typename Graph::adjIterator adj(G,i);
                for( Edge<Weight>* e = adj.begin() ; !adj.end() ; e = adj.next() )
                    // 对于每一个边首先判断e->v()可达
                    // 之后看如果e->w()以前没有到达过， 显然我们可以更新distTo[e->w()]
                    // 或者e->w()以前虽然到达过, 但是通过这个e我们可以获得一个更短的距离, 即可以进行一次松弛操作, 我们也可以更新distTo[e->w()]
                    if( from[e->v()] && (!from[e->w()] || distTo[e->v()] + e->wt() < distTo[e->w()]) ){
                        distTo[e->w()] = distTo[e->v()] + e->wt();
                        from[e->w()] = e;
                    }
            }
        }

        hasNegativeCycle = detectNegativeCycle();
    }

    // 析构函数
    ~BellmanFord(){

        delete[] distTo;
        delete from[s];
    }

    // 返回图中是否有负权环
    bool negativeCycle(){
        return hasNegativeCycle;
    }

    // 返回从s点到w点的最短路径长度
    Weight shortestPathTo( int w ){
        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        assert( !hasNegativeCycle );
        assert( hasPathTo(w) );
        return distTo[w];
    }

    // 判断从s点到w点是否联通
    bool hasPathTo( int w ){
        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        return from[w] != NULL;
    }

    // 寻找从s到w的最短路径, 将整个路径经过的边存放在vec中
    void shortestPath( int w, vector<Edge<Weight>> &vec ){

        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        assert( !hasNegativeCycle );
        assert( hasPathTo(w) );

        // 通过from数组逆向查找到从s到w的路径, 存放到栈中
        stack<Edge<Weight>*> s;
        Edge<Weight> *e = from[w];
        while( e->v() != this->s ){
            s.push(e);
            e = from[e->v()];
        }
        s.push(e);

        // 从栈中依次取出元素, 获得顺序的从s到w的路径
        while( !s.empty() ){
            e = s.top();
            vec.push_back( *e );
            s.pop();
        }
    }

    // 打印出从s点到w点的路径
    void showPath(int w){

        assert( w >= 0 && w < G.V() );
        assert( !hasNegativeCycle );
        assert( hasPathTo(w) );

        vector<Edge<Weight>> vec;
        shortestPath(w, vec);
        for( int i = 0 ; i < vec.size() ; i ++ ){
            cout<<vec[i].v()<<" -> ";
            if( i == vec.size()-1 )
                cout<<vec[i].w()<<endl;
        }
    }
};

SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是Bellman-Ford算法的一种队列优化，减少了不必要的冗余计算。

另外Floyed算法可以求出无负权环的最短路径
复杂度O(V^3)

关于最长路径：