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floyd算法与

发布时间: 2022-05-13 20:32:18

Ⅰ Floyd算法与Dijkstra算法的区别

1、如果依次对某个顶点运用Dijkstra算法,则与Floyd算法相比,很多路径和结果计算是重复的,虽然复杂度相同,但是运算量差了很多;

2、更为重要的是:Dijkstra算法使用的前提是图中路径长度必须大于等于0;

但是Floyd算法则仅仅要求没有总和小于0的环路就可以了,因此Floyd 算法应用范围比Dijkstra算法要广。

Ⅱ floyd算法 是动态规划的思想吗

1.定义概览
Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall
algorithm)是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包。Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N3),空间复杂度为O(N2)。
2.算法描述
1)算法思想原理:
Floyd算法是一个经典的动态规划算法。用通俗的语言来描述的话,首先我们的目标是寻找从点i到点j的最短路径。从动态规划的角度看问题,我们需要为这个目标重新做一个诠释(这个诠释正是动态规划最富创造力的精华所在)
从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能,1是直接从i到j,2是从i经过若干个节点k到j。所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k)
+
Dis(k,j)
<
Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j)
=
Dis(i,k)
+
Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。
2).算法描述:
a.从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权,如果两点之间没有边相连,则权为无穷大。

b.对于每一对顶...
1.定义概览
Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall
algorithm)是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包。Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N3),空间复杂度为O(N2)。
2.算法描述
1)算法思想原理:
Floyd算法是一个经典的动态规划算法。用通俗的语言来描述的话,首先我们的目标是寻找从点i到点j的最短路径。从动态规划的角度看问题,我们需要为这个目标重新做一个诠释(这个诠释正是动态规划最富创造力的精华所在)
从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能,1是直接从i到j,2是从i经过若干个节点k到j。所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k)
+
Dis(k,j)
<
Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j)
=
Dis(i,k)
+
Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。
2).算法描述:
a.从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权,如果两点之间没有边相连,则权为无穷大。

b.对于每一对顶点
u

v,看看是否存在一个顶点
w
使得从
u

w
再到
v
比己知的路径更短。如果是更新它。
3).Floyd算法过程矩阵的计算----十字交叉法
方法:两条线,从左上角开始计算一直到右下角
如下所示
给出矩阵,其中矩阵A是邻接矩阵,而矩阵Path记录u,v两点之间最短路径所必须经过的点

Ⅲ Floyd算法除了能求出最短距离值外,还能求出最短路径吗它和Dijstra算法有什么区别

Floyd算法可以求出最短路径 但要求除了距离矩阵之外 还要保存一个结果矩阵 用结果矩阵还原出最短路

Floyd算法跟Dijstra算法最主要的区别在于 Floyd算法可以给出所有顶点间的最短路径 而Dijstra只能给出从一个特定顶点到其他顶点的最短路径 同时 Floyd算法的复杂度为O(V^3) 而Dijstra的复杂度是 O(E+VlogV) (用斐波那契堆)

Ⅳ 弗洛伊德算法Floyd和迪杰斯特拉Dijkstra算法

蚁群算法算是属于人工智能的搜索算法。
dijkstra是单源结点最短路径。效率是o(n^2)
floyd的所有结点的最段路径。效率是0(n^3)
其实dijkstra就是估价函数为0的一种搜索。
我的了解大概是这样。

Ⅳ Floyd算法与Dijkstra算法的不同

Floyd算法又称为弗洛伊德算法,插点法,是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。
算法过程:1,从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权,或者无穷大,如果两点之间没有边相连。

2,对于每一对顶点 u 和 v,看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比己知的路径更短。如果是更新它。
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。

算法步骤如下:

1. 初使时令 S={V0},T={其余顶点},T中顶点对应的距离值

若存在<V0,Vi>,d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值

若不存在<V0,Vi>,d(V0,Vi)为∝

2. 从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中,加入S

3. 对T中顶点的距离值进行修改:若加进W作中间顶点,从V0到Vi的

距离值比不加W的路径要短,则修改此距离值

重复上述步骤2、3,直到S中包含所有顶点,即S=T为止

Ⅵ 比较Dijkstra算法与Floyd算法。

(1)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。

Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表的方式,这里均采用永久和临时标号的方式。注意该算法要求图中不存在负权边。

(2)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。

Floyd算法又称为插点法,是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。

Ⅶ Floyd算法是什么

Floyd算法又称为弗洛伊德算法,插点法,是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。
通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。
从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始,递归地进行n次更新,即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度,称D(n)为图的距离矩阵,同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是(松弛技术),对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。所以时间复杂度为O(n^3); 其状态转移方程如下: map[i,j]:=min{map[i,k]+map[k,j],map[i,j]} map[i,j]表示i到j的最短距离 K是穷举i,j的断点 map[n,n]初值应该为0,或者按照题目意思来做。
当然,如果这条路没有通的话,还必须特殊处理,比如没有map[i,k]这条路

Ⅷ 解决所有节点间的最短路径问题时Floyd算法和Dijkstra算法哪个更快为什么

无负权的话(当然也不能有环)的时候,我是这么理解的:
Dijkstra因为用优先队列去维持,所以速度还可以
Floyd的话,其实对于大多数情况,算法很快就收敛了,甚至有时候一次就搞定了。。这个就很神奇。。所以有些迭代不是有必要地,虽然分析是说复杂度是|V|^3之类的吧。。。
我觉得这些复杂度分析也不是说就一定谁快,就是定性吧。。。打个比方:快速排序和合并排序。。虽然都说复杂度是nlgn。。。但是在数据量大的时候,随机快速排序要快得多。。。
这是我一点想法,也不晓得对不对。。。

Ⅸ 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。

Ⅹ Floyd算法的介绍

Floyd算法又称为插点法,是一种用于寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。

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