bellman Ford算法,bellman-ford算法和floyd算法

　　说明

　　贝尔曼-福特公司算法是包含负权图的单源最短路径算法。

　　算法原理是对图进行V-1火箭。亦称DOODLEBUG火箭。亦称蚁蛉幼虫放松操作，获得所有可能的最短路径。

　　贝尔曼-福特公司算法可以处理负面边缘。它的基本操作扩展是在深度上搜索，而放松操作是在广度上搜索。

　　它可以在不影响结果的情况下操作负面边缘。

　　贝尔曼-福特公司算法效率低，时间复杂度高达o(V*E)，V、E分别为顶点和边数106 .最短路是贝尔曼-福特公司的队列优化，通过维护队列可以大幅度减少重复计算，时间复杂度为o(k*E)。

　　实例

　　defbellman_ford(图表，来源):

　　距离={}

　　parent={}

　　fornodeingraph:

　　距离[节点]=浮点型(“Inf”)

　　父[节点]=无

　　距离[源]=0

　　foriinrange(len(graph)-1):

　　forfrom_nodeingraph:

　　对于至节点图[自节点]:

　　如果距离[到节点]图[从节点][到节点]距离[from_node]:

　　距离[到节点]=图形[从节点][到节点]距离[从节点]

　　父节点[到节点]=从节点

　　forfrom_nodeingraph:

　　对于至节点图[自节点]:

　　如果距离[到节点]距离[从节点]图[从节点][到节点]:

　　returnNone，无

　　返回距离，父

　　deftest():

　　图形={

　　a:{b:-1， c:4}，

　　 b:{c:3， d:2， e:2}，

　　 c:{}，

　　d:{b:1， c:5}，

　　e:{d:-3}

　　}

　　距离，parent=bellman_ford(图，“一”)

　　打印距离

　　打印双亲

　　if__name__==__main__:

　　测试()以上就是大蟒贝尔曼-福特算法的介绍，希望对大家有所帮助。更多计算机编程语言学习指路：python基础教程

　　本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1、戴尔自交第三代电脑。

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