floyd算法Floyd算法的优缺点分析

floyd算法  时间:2021-06-19  阅读:()

dijkstra算法与floyd算法有什么区别??

Dijkstra 算法 在网络中用得多,一个一个节点添加,加一个点刷一次路由表。



Floyd 算法 :把所有已经连接的路径都标出来,再通过不等式比较来更改路径。

实现过程不太相同。



前一个是用在大网络中,对节点数目和具体连接不了解时候使用,后面是总体把握了,再对各连接具体路径进行修正。



floyd算法求最短路径怎么用

Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。

主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。

Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。

注意该算法要求图中不存在负权边。

问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径。

(单源最短路径) 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。

此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

2)算法步骤: a.初始时,S只包含源点,即S={v},v的距离为0。

U包含除v外的其他顶点,即:U={其余顶点},若v与U中顶点u有边,则<u,v>正常有权值,若u不是v的出边邻接点,则<u,v>权值为∞。

b.从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。

c.以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。

d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。

Floyd算法的优缺点分析

Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths,多源最短路径),是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负。

此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法,也要高于执行V次SPFA算法。

优点:容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单。

缺点:时间复杂度比较高,不适合计算大量数据。

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