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关于9.4节中Bellman-Ford的算法

for (int pass = 1; pass < G.V(); pass++){
    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->w()] || distTo[e->v()] + e->wt() < distTo[e->w()]){
                distTo[e->w()] = distTo[e->v()] + e->wt();
                from[e->w()] = e;
            }
    }
}

这一段代码中,循环了V-1次松弛操作,为什么每次松弛操作都是对所有点的,而前面讲解的时候说的是V-1次应该对应了从起点开始V-1步可以到达的点,感觉逻辑有点对不上。按前面讲的逻辑,应该是类似于递归的方式

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4回答

liuyubobobo 2017-04-10 02:35:00

非常感谢你的问题。因为你的问题我又重新review了一遍我的bellman-ford代码,确实有一些bug。我已经修复了。在这里尝试重新讲解一遍代码。


一般简单的实现Bellman-Ford算法(包括之前的Dijkstra算法),都是用MAX_INT的值来表示无穷。这样如果distTo[x] = MAX_INT,就表示从起始点s到x这个点还不可达。基于这样的想法Bellman-Ford算法可以这样来写:

// 以下内容为伪码理解意思即可...

// 初始化起始点s到其余所有点i均不可达, 其距离为MAX_INT
for( int i = 0 ; i < V ; i ++ )   
    distTo[i] = MAX_INT;    
    
distTo[s] = 0;    // 起始点s到自己的距离为0    

// 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   
    for( e in E )   
        if( distTo[e->v()] + e->wt() < distTo[e->w()]) )    
            distTo[e->w()] = distTo[e->v()] + e->wt();   
}


上面的代码由于使用伪码,所以代码行数比较少,思路看起来应该更清晰。这里注意:在Bellman-Ford的pass那重循环里,由于distTo初始使用了MAX_INT,所以我们可以很方便的直接判断 if( distTo[e->v()] + e->wt() < distTo[e->w()]) ) 。但是在实际情况下,使用MAX_INT有很多不方便的地方(比如容易整型溢出)。因为在计算机里,这个数字毕竟不是真正的“无穷”。所以在我们课程的代码里,可以使用from这个数组来看:对于每一个e,e->v()这个节点是否在之前的遍历中已经可达了。如果是已经可达的节点,才可以进一步判断当前是否可以进行这个松弛操作。在我课程讲解的代码中缺少了对e->v()这个节点是否可达的判断。


另外,你观察到在我们的课程代码中,第二重循环又对所有的顶点进行了一次遍历。这其实是基于我们自己实现的这个Graph类,尝试对图中的所有边进行遍历的方式:先遍历所有顶点,再遍历所有顶点对应的邻边。使用这样的方式,对于无向图来说,其实每个边都被遍历了两次,不过这个小问题并不影响整个算法的正确性。如果有兴趣,也可以思考一下为Graph类添加一个针对图中所有的边进行遍历的迭代器:)是一个不错的练习,也能加深对迭代器的认识:)


我修改过的Bellman-Ford代码如下,加入了更多注释。希望你可以理解,有任何问题随时交流:)

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>();  // 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();    
}


同时,课程的官方github代码进行了更新。有兴趣可以查阅:

https://github.com/liuyubobobo/Play-with-Algorithms/blob/master/09-Shortest-Path/Course%20Code%20(C%2B%2B)/05-Implementation-of-Bellman-Ford/BellmanFord.h


再次感谢你的问题。非常抱歉我的代码中的bug让你困惑了。如果愿意,可以加我的微信:liuyubobobo。请注明慕课网算法课程,我会发给你一个小红包:)

7 回复 有任何疑惑可以回复我~
  • 提问者 王海龙123 #1
    非常感谢!
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2017-04-10 14:46:13
liuyubobobo 2017-03-31 20:57:23

bellman-ford算法的第pass次循环找到了从起始点到其他点,最多使用pass步可到达的最短距离,但由于Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图,所以再下一次循环中,从起始点到其他点使用pass+1步,有可能获得一个更短的距离。因此,我们在每一次循环中,都不能保证找到了从起始点到某些点的最短距离,也就不能放弃其他点。所以每一次循环,所有的点都需要再考虑一次,找到从起始点到所有其他点,最多使用pass+1步可到达的最短距离。直至最后,我们找到了从起始点,到所有其他点,最多使用V-1步的最短距离。到这里,我们可以说找到了起始点到所有其他点的最短距离,这是因为在一个联通图中,从一个点到另外一个点,最多需要走V-1步,即所有其他节点都走一遍。


不过,Bellman-Ford算法确实可以优化。不妨在网上搜搜看:)其中,你可能会找到一个叫做SPFA的算法,是基于Bellman-Ford的思路做的改进。值得骄傲的是,SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的一个算法:)

2 回复 有任何疑惑可以回复我~
  • 提问者 王海龙123 #1
    老师我有些不理解的是循环for (int i = 0; i < G.V(); i++),这个循环的意思不是遍历所有顶点,然后找到每个顶点对应的边吗?而在循环里面写的是typename Graph::adjIterator adj(G, i);,是第i个顶点啊,而不是从起点开始第i步可以到达的点啊。
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2017-03-31 21:39:41
  • liuyubobobo 回复 提问者 王海龙123 #2
    hello,我理解你的问题,我最近有些忙,你的这个问题有点儿大,我尽快抽时间整理一下代码回复你,带来不便,非常抱歉!
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2017-04-04 02:20:30
  • 提问者 王海龙123 回复 liuyubobobo #3
    回复 liuyubobobo多谢老师
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2017-04-05 18:43:42
ShiveryMoon 2017-11-20 01:01:15

关于你的问题里,‘循环了V-1次松弛操作,为什么每次松弛操作都是对所有点的’

事实上BellmanFord算法就是这么蠢。

而就像老师说的,spfa算法就是在这里对bellmanford算法进行了优化,它只松弛‘第pass次遍历可以到达的点’

回答有误请见谅

0 回复 有任何疑惑可以回复我~
  • 大赞!:)
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2017-11-20 06:12:18
提问者 王海龙123 2017-03-31 20:37:29

distto数组对应的距离应该是从起点到index点的距离,比如在第一次循环(pass=1)中,对所有点更新进行更新的时候,如果i点与起点不相连的话,此时与i点相连的点的距离有可能被更新为dist[i]+e-wt(),这时的distto并不是到起点的距离啊,在后面的循环中又为什么作为比较的项呢

0 回复 有任何疑惑可以回复我~
  • 为了不让别的同学迷惑,以为这个问题是一个后续问题,在这里再回复一下:)请看我更新的代码。进行松弛操作的条件是:对于e: v->w,我们已经求出了从起始点,到v的最短距离,即起始点到v已经相连了。这就是31行的 if( from[e->v()] ...  这个条件的意思:)
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2018-03-21 18:11:28
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