私は3つを研究しており、それらからの推論を以下に述べています。それらを十分に正確に理解しているかどうかを誰かに教えてもらえますか?ありがとうございました。
ダイクストラのアルゴリズムは、単一のソースがあり、あるノードから別のノードへの最小パスを知りたい場合にのみ使用されますが、このような場合は失敗します
Floyd-Warshallのアルゴリズムは、すべてのノードのいずれかがソースになる可能性がある場合に使用されるため、ソースノードから宛先ノードに到達する最短距離が必要です。これは、負のサイクルがある場合にのみ失敗します
(これは最も重要なものです。つまり、これは私が最も確信していないものです:)
3.Bellman-Fordは、ソースが1つしかない場合のダイクストラのように使用されます。これは負の重みを処理でき、その動作は1つのソースを除き、Floyd-Warshallの動作と同じですか?
見る必要がある場合、対応するアルゴリズムは次のとおりです(提供:ウィキペディア):
ベルマンフォード:
procedure BellmanFord(list vertices, list edges, vertex source)
// This implementation takes in a graph, represented as lists of vertices
// and edges, and modifies the vertices so that their distance and
// predecessor attributes store the shortest paths.
// Step 1: initialize graph
for each vertex v in vertices:
if v is source then v.distance := 0
else v.distance := infinity
v.predecessor := null
// Step 2: relax edges repeatedly
for i from 1 to size(vertices)-1:
for each edge uv in edges: // uv is the edge from u to v
u := uv.source
v := uv.destination
if u.distance + uv.weight < v.distance:
v.distance := u.distance + uv.weight
v.predecessor := u
// Step 3: check for negative-weight cycles
for each edge uv in edges:
u := uv.source
v := uv.destination
if u.distance + uv.weight < v.distance:
error "Graph contains a negative-weight cycle"
ダイクストラ:
1 function Dijkstra(Graph, source):
2 for each vertex v in Graph: // Initializations
3 dist[v] := infinity ; // Unknown distance function from
4 // source to v
5 previous[v] := undefined ; // Previous node in optimal path
6 // from source
7
8 dist[source] := 0 ; // Distance from source to source
9 Q := the set of all nodes in Graph ; // All nodes in the graph are
10 // unoptimized - thus are in Q
11 while Q is not empty: // The main loop
12 u := vertex in Q with smallest distance in dist[] ; // Start node in first case
13 if dist[u] = infinity:
14 break ; // all remaining vertices are
15 // inaccessible from source
16
17 remove u from Q ;
18 for each neighbor v of u: // where v has not yet been
19 removed from Q.
20 alt := dist[u] + dist_between(u, v) ;
21 if alt < dist[v]: // Relax (u,v,a)
22 dist[v] := alt ;
23 previous[v] := u ;
24 decrease-key v in Q; // Reorder v in the Queue
25 return dist;
フロイド・ワーシャル:
1 /* Assume a function edgeCost(i,j) which returns the cost of the edge from i to j
2 (infinity if there is none).
3 Also assume that n is the number of vertices and edgeCost(i,i) = 0
4 */
5
6 int path[][];
7 /* A 2-dimensional matrix. At each step in the algorithm, path[i][j] is the shortest path
8 from i to j using intermediate vertices (1..k−1). Each path[i][j] is initialized to
9 edgeCost(i,j).
10 */
11
12 procedure FloydWarshall ()
13 for k := 1 to n
14 for i := 1 to n
15 for j := 1 to n
16 path[i][j] = min ( path[i][j], path[i][k]+path[k][j] );
Dijkstraのアルゴリズムは負の重みのノードを処理できると確信しています。負の重みのサイクルがある場合、最短経路はアルゴリズムに関係なく未定義です。
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ケビンクライン
@kevincline:ウィキペディアはあなたの主張をサポートしていません(ウィキペディアが正しいと主張していないのですが、AlgTheoryの本は数百マイル先にあります)しかし、実際の時間ベースまたは速度ベースのルーティングの問題はありますネガティブエッジがないため、通常、必要に応じて、ダイスクトラまたはフロイドを実行します。私が覚えている限り、ほとんどの実際の地図作成ルーティングアルゴリズムは、Dijsktraの最新版に基づいていますが、以前の職場で読んだ科学論文から覚えています。
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-Aadaam
@Aadaam:私は間違っています。ダイクストラは非負性を利用して、すべてのエッジを訪問することを避けています。
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ケビンクライン
はい、あなたは正しく理解しました。:)
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サンヒョン