最短路算法笔记2019年6月20日最短路算法讲义

2019年6月20日最短路算法讲义

算法大纲

Q群是Acwing算法交流群2:728297306.
因为四大最短路算法大家应该都明白,所以我们就不讲了,然后根据群友们提出的建议,我们今天讲一讲SPFA求负环,以及最短路和其他算法的配合,等方面的知识.

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SPFA求负环

我们先来具体分析一下SPFA算法.

对于SPFA而言,我们发现它是具有几点特殊性质的.

第一步,从SPFA的核心点来分析.
[ (x,y,z)表示为(x,y)这条有向边的权值为z \ dist[x]表示从1号节点到x号节点的最短路径 ]
如果说我们发现图中出现如下这张图,那么我们就称之为三角不等式.

我们现在要从(1)号节点走到(3)号节点,然后我们发现了有这个不等式出现,那么就是三角不等式.

刚开始的话,我们的
[ dist[3]=dist[1]+ver[1][3] ]
但是当我们的(2)号节点出现后,就不一样了.
[ dist[3] ge dist[2]+ver[2][3] ]
然后我们就不等不更新我们的(dist[3]).所以就会出现如下操作
[ dist[3]=dist[2]+ver[2][3] ]
然后此时的话,我们就会发现,目前的(dist[3])是满足三角不等式了.

综上所述三角不等式就是说
[ 对于每一个点x而言,都必须满足dist[x] le dist[y]+z,也就是说三角形的第三边,一定小于其他两边之和. ]
然后对于每一次不满足三角不等式的情况,也即是上图这种情况,我们都不得不更新(dist[3])的值.

因此最短路上每一个节点,都得满足我们的三角不等式,否则的话,我们总可以,走一遍上图1->2->3来更新我们的最短路.

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上面是我们的三角不等式解说,那么现在我们的核心问题点是如何求负环.

我们发现,如果说一张图上出现了负环,那么我们一定无法满足三角不等式.

我们发现如果图中出现了负环,那么肯定我们的如果来到一个负环上的点,那么肯定是要经过这个负环所有的节点的.

什么是环?环就是这个点往其他点走了若干个节点后,还可以回到这个节点.

既然这么说的话,我们每走一次负环就可以让我们的权值减少一部分,那么既然如此的话,我们既然要走最短路,那么为什么不一直沿着这条最短路走呢?

所以说我们一定会不停地沿着这个负环走一遍又一遍,三角形不等式性质根本就无法满足,既然如此的话,我们就可以通过这个办法去找到负环.

我们知道下面这个性质.
[ 从1号节点走到n号节点,那么途中肯定最多只会途经n个节点,n-1条边 ]
既然有了这个性质,再加上如果有负环的话,那么我们会不停地经过负环上的每一条边,那么我们为什么不可以开一个数组记录一下呢.
[ 设cnt[i]表示从1号节点到i号节点,途径cnt[i]条边.那么显然cnt[i] ge n的话,就会出现负环 ]
因此只有出现负环才会不停地访问负环上的边,普通的环是不会不停地访问的.

不过其实,我们还有一种判断方法.

如果我们发现
[ 一个点入队次数超过了n,那么肯定也是负环出现了. ]
这是什么意思呢?

和上面的意思其实一样,假如说没有负环,那么一个点肯定不会被访问n次,毕竟

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题目选讲

第一题

NOIP2017 Day1 T3

题目描述

策策同学特别喜欢逛公园。公园可以看成一张(N)个点(M)条边构成的有向图，且没有 自环和重边。其中1号点是公园的入口，(N)号点是公园的出口，每条边有一个非负权值， 代表策策经过这条边所要花的时间。

策策每天都会去逛公园，他总是从1号点进去，从(N)号点出来。

策策喜欢新鲜的事物，它不希望有两天逛公园的路线完全一样，同时策策还是一个 特别热爱学习的好孩子，它不希望每天在逛公园这件事上花费太多的时间。如果1号点 到(N)号点的最短路长为(d)，那么策策只会喜欢长度不超过(d + K)的路线。

策策同学想知道总共有多少条满足条件的路线，你能帮帮它吗？

为避免输出过大，答案对(P)取模。

如果有无穷多条合法的路线，请输出(-1)。

输入输出格式

输入格式：

第一行包含一个整数 (T), 代表数据组数。

接下来(T)组数据，对于每组数据： 第一行包含四个整数 (N,M,K,P)，每两个整数之间用一个空格隔开。

接下来(M)行，每行三个整数(a_i,b_i,c_i)，代表编号为(a_i,b_i)的点之间有一条权值为 (c_i)的有向边，每两个整数之间用一个空格隔开。

输出格式：

输出文件包含 (T) 行，每行一个整数代表答案。

输入输出样例

输入样例#1：

2
5 7 2 10
1 2 1
2 4 0
4 5 2
2 3 2
3 4 1
3 5 2
1 5 3
2 2 0 10
1 2 0
2 1 0

输出样例#1：

3
-1

说明

样例解释1

对于第一组数据，最短路为 (3)。 (1 – 5, 1 – 2 – 4 – 5, 1 – 2 – 3 – 5) 为 (3) 条合法路径。

测试数据与约定

对于不同的测试点，我们约定各种参数的规模不会超过如下

测试点编号	(T)	(N)	(M)	(K)	是否有0边
1	5	5	10	0	否
2	5	1000	2000	0	否
3	5	1000	2000	50	否
4	5	1000	2000	50	否
5	5	1000	2000	50	否
6	5	1000	2000	50	是
7	5	100000	200000	0	否
8	3	100000	200000	50	否
9	3	100000	200000	50	是
10	3	100000	200000	50	是

对于 100%的数据, (1 le P le 10^9,1 le a_i,b_i le N ,0 le c_i le 1000)。

数据保证：至少存在一条合法的路线。

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解题报告

题意理解

这道题目题意就是让你,统计一下长度为([d,d+k])这个区间内从(1->n)的路径总数.

30pts

暴力统计

我们发现这道题目有三个点,也即是数据点1,2,7这三个点都是只需要我们找最短路的路径个数.

既然如此的话,我们不妨在最短路算法中,再开一个额外的数组统计路径个数,去拿到这三十分.

1.如果发现松弛操作的两种路径相等,也就是a->c=a->b+b->c，那么我们就将搜索到的点的路径数加上当前点的路径数，即：

if(dis[i]==dis[k]+ver[k][i])
cnt[i]+=cnt[k];

2.如果我们更新了搜索到的点到起点的最短距离,也就是a->c < a->b+b->c ，那么我们将到达改点的路径数改为当前点的路径数，也就是

if(dis[i]>dis[k]+ver[k][i]){
dis[i]=dis[k]+ver[k][i];
cnt[i]=cnt[k];
}

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70pts

暴力思想

我们其实可以惊奇地发现,就是我们的(k le 50),这说明什么就是我们完全可以暴力地去统计,长度为(d,d+1,d+2,d+3,...,d+K)的所有路径.

综上所述我们可以通过搜索算法,去一步步暴力地搜索,找到符合条件的路径.

但是我们发现这个搜索显然复杂度太高了.

各大剪枝

我们对于当前这一步而言,如果说它花费了(w)点代价,然后接下来我们统统都以最优秀的最短路走到终点,花费(s)点费用.

然后我们惊奇地发现(w+s>d+k),那么显然这一步是不合法的,因为它的最小花费代价都大于了我们的最大上限路径长度.

综上所述,第一个剪枝,就是我们的可行性剪枝.

但是我们如何统计一个点到终点的距离呢?难道我们要每一次都跑一遍最短路算法统计吗

其实我们可以通过建立一个反向图,来达到目的地.

1. 什么是反向图?

我们以样例为例子.

这张图叫做原图.

这张图就是我们的反向图.

所谓的反向图就是将方向统统反过来,原来是a->b,现在改成b->a

1. 反向图有什么用处

我们发现反向图最大的用处,就是统计一个点到终点的距离.

因为此时我们的起点是原来的终点N,而现在的终点变成了原来的起点1.所以我们最短路过后,每一个(dis[i])表示为节点(N)到(i)的距离.

综上所述,我们就这么巧妙地处理了第一个可行性剪枝.

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但是我们现在依旧发现了一个问题,我们的时间复杂度还是太高了,所以我们不得不进行记忆化剪枝,也就是利用了了动态规划的思想.

首先我们观察一下,路径长度为(d+1,d+2,d+3,d+4,...,d+K)的路径,他们具有以下特征.

1. 对于长度为(d+1)的路径而言,我们可以认为它是最短路情况下,多走了一点冤枉路.

2. 对于长度为(d+2)的路径而言,我们可以认为它是最短路情况下,多走了二点冤枉路.

3. 对于长度为(d+3)的路径而言,我们可以认为它是最短路情况下,多走了三点冤枉路.

将以上路径转化后,我们发现完全可以通过动态规划的思想去处理本问题.

我们设(f[i][j])表示为,当前到达了点(i),已经多走了冤枉路(j).

那么我们发现状态转移方程也迎刃而解了.
[ f[u][w]=∑f[v][w+dis[u]−(dis[v]+ver[u][v])] \ 0 le w le K \ (u,v)为一条边 \ ver[u][v]表示u到v的距离.\ w表示当前走了w点冤枉路 ]
我们解释一下上面的状态转移方程的核心点.
[ w+dis[u]-(dis[v]+ver[u][v]); ]
对于下面这个式子而言,它表示为从起点走到(v)所需要花费的最少长度.
[ dis[v] ]
那么我们的一条最短路径,且是从(u)走到(v)所花费长度为.
[ dis[v]+ver[u][v] ]
然后我们的从起点走到(u)所花费的最短长度显然为.
[ dis[u] ]
既然如此那么我们从起点走到(v**)的最短路径,减去,我们从起点走到(u)然后再走到(v)的最短路径,就是我们的多走冤枉路.**
[ dis[u]-(dis[v]+ver[u][v]); ]
综上所述,这就是我们的思路,那么最后的答案,显然就是.
[ Ans=sum_{i=0}^{K}{f[n][i]} ]

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100pts

经历了千辛万苦的你,发现如果按照楼上的思路写代码的话,你发现居然只有70pts.

那是因为你忽略掉了-1这种无解的情况.

而-1这个点,其实就是题目中出现了长度为0的一个环 简称0环.

如何判断呢?

1. 拓扑排序判断
2. Tarjan算法判断
3. 搜索的过程中,如果一个点两次进入我们的最短路,那么显然就是0环.

显然这道题目我们使用第三个算法判断.

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代码解释

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e5+5;//数据范围
const int inf=1e9;//最大值
int t,n,m,k,p,ans,flag,vis[N],dis[N],dp[N][55],vis_dp[N][55],x,y,z;//变量
struct node//最近get到的结构体内置,好好玩啊.模板标记
{
int cnt,edge[N<<1],ver[N<<1],Next[N<<1],head[N];//记得边要乘以2,因为要建立反向图
void init()//初始化
{
cnt=0;
memset(head,0,sizeof(head));
}
void add_edge(int x,int y,int z)//建图
{
edge[++cnt]=y;
ver[cnt]=z;
Next[cnt]=head[x];
head[x]=cnt;
}
void spfa(int s)//SPFA,NOIP是不会卡掉我们的.
{
int i,x;
queue<int>q;
for(i=1; i<=n; i++)
{
vis[i]=0;
dis[i]=inf;
}
q.push(s),vis[s]=1,dis[s]=0;
while(q.size())
{
x=q.front();
q.pop();
vis[x]=0;//出来了
for(i=head[x]; i; i=Next[i])//遍历所有的出边
{
int y=edge[i],z=ver[i];
if(dis[x]+z<dis[y])
{
dis[y]=dis[x]+z;//更新
if(vis[y]==0)
{
q.push(y);
vis[y]=1;//标记
}
}
}
}
}
} g1,g2;
void clear()
{
ans=0;
flag=1;
g1.init();//初始化很重要
g2.init();
memset(dp,-1,sizeof(dp));
}
int dfs(int x,int k)
{
int i,j;
if(~dp[x][k])//记忆化搜索
return dp[x][k];
vis_dp[x][k]=1;//标记进入了最短路径
dp[x][k]=0;
for(i=g2.head[x]; i; i=g2.Next[i])
{
int y=g2.edge[i],z=k+dis[x]-(dis[y]+g2.ver[i]);
if(z>=0)//如果是在指定偏差区间内的
{
if(vis_dp[y][z])//之前已经进入过最短路径了,那么显然是无解了.
flag=0;
dp[x][k]+=dfs(y,z);//统计
dp[x][k]%=p;//取得取模
}
}
vis_dp[x][k]=0;//已经从最短路径中出来了.
return dp[x][k];//该返回了
}
int main()
{
scanf("%d",&t);
while(t--)
{
clear();
scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&k,&p);
for(int i=1; i<=m; i++)
{
scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
g1.add_edge(x,y,z);
g2.add_edge(y,x,z);//不是无向边,是建立反向图
}
g1.spfa(1);
dp[1][0]=1;
for(int i=0; i<=k; i++)
{
ans+=dfs(n,i);//每一个有冤枉路的路径都要加入
ans%=p;//取模快乐
}
dfs(n,k+1);//再来一下判断,主要是判断无解.因为长度为0~k时候走的路,如果和长度为k+1走的路一样,那么显然是无解
if(!flag)//无解了
puts("-1");
else
printf("%lldn",ans);
}
return 0;
}