188
правок
Изменения
Нет описания правки
Обозначим длину кратчайшего пути между вершинами <tex> u </tex> и <tex> v </tex>, содержащего, помимо <tex>u</tex> и <tex>v</tex>, только вершины из множества <tex> \{ 1 .. i \} </tex> как <tex>d_{uv}^{(i)}</tex>, <tex>d_{uv}^{(0)} = \omega_{uv}</tex>.
На каждом шаге алгоритма, мы будем брать очередную вершину (пусть её номер {{---}} <tex> i </tex>) и для всех пар вершин <tex>u</tex> и <tex>v</tex> вычислять <tex> d_{uv}^{(i)} = \min(d_{uv}^{(i-1)}, d_{ui}^{(i-1)} + d_{iv}^{(i-1)}) </tex>. То есть, если кратчайший путь из <tex>u</tex> в <tex>v</tex>, содержащий только вершины из множества <tex> \{ 1 .. i \} </tex>, проходит через вершину <tex>i</tex>, то кратчайшим путем из <tex> u </tex> в <tex> v </tex> является кратчайший путь из <tex> u </tex> в <tex> i </tex>, объединенный с кратчайшим путем из <tex> i </tex> в <tex> v </tex>. В противном случае, когда этот путь не содержит вершины <tex> i </tex>, кратчайший путь из <tex>u</tex> в <tex>v</tex>, содержащий только вершины из множества <tex> \{ 1 .. i \} </tex> является кратчайшим путем из <tex>u</tex> в <tex>v</tex>, содержащим только вершины из множества <tex> \{ 1 .. i-1 \} </tex>.
=== Код (в первом приближении) ===
В итоге получаем, что матрица <tex> d^{(n)} </tex> и является искомой матрицей кратчайших путей, поскольку содержит в себе длины кратчайших путей между всеми парами вершин, имеющих в качестве промежуточных вершин вершины из множества <tex> \{ 1..n \} </tex>, что есть попросту все вершины графа. Такая реализация работает за <tex> \Theta(n^3) </tex> времени и использует <tex> \Theta(n^3) </tex> памяти.
=== Код (окончательный) ===
Утверждается, что можно избавиться от одной размерности в массиве <tex> d </tex>, т.е. использовать двумерный массив <tex>d_{uv}</tex>. В процессе работы алгоритма поддерживается инвариант <tex>\rho(u, v) \le leqslant d_{uv} \le leqslant d_{uv}^{(i)}</tex>, а, поскольку, после выполнения работы алгоритма <tex> \rho(u, v) == d_{uv}^{(i)} </tex>, то тогда будет выполняться и <tex> \rho(u, v) == d_{uv} </tex>.
{{Утверждение
|statement=
В течение работы алгоритма Флойда выполняются неравенства: <tex>\rho(u, v) \le leqslant d_{uv} \le leqslant d_{uv}^{(i)}</tex>.
|proof=
Пусть также <tex>d'_{uv}</tex> {{---}} значение <tex>d_{uv}</tex> сразу после <tex>i - 1</tex> итерации.
Покажем, что <tex> d_{uv} \le leqslant d_{uv}^{(i)} </tex>, зная, что <tex> d'_{uv} \le leqslant d_{uv}^{(i - 1)} </tex>.
Рассмотрим два случая:
* Значение <tex> d_{uv}^{(i)} </tex> стало меньше, чем <tex> d_{uv}^{(i - 1)} </tex>. Тогда <tex> d_{uv}^{(i)} = d_{ui}^{(i-1)} + d_{iv}^{(i-1)} \ge geqslant </tex> (выполняется на шаге <tex> i - 1 </tex>, по индукционному предположению) <tex> \ge geqslant d'_{ui} + d'_{iv} \ge</tex> (в силу выполнения 7-ой строчки алгоритма на <tex>i</tex>-ой итерации и невозрастания элементов массива <tex> d </tex>) <tex>\ge geqslant d_{uv}</tex>.* В ином случае всё очевидно: <tex> d_{uv}^{(i)} = d_{uv}^{(i - 1)} \ge geqslant d'_{uv} \ge geqslant d_{uv} </tex>, и неравенство тривиально.
'''Докажем первое неравенство от противного.'''
Пусть неравенство было нарушено, рассмотрим момент, когда оно было нарушено впервые. Пусть это была <tex>i</tex>-ая итерация и в этот момент изменилось значение <tex>d_{uv}</tex> и выполнилось <tex>\rho(u,v) > d_{uv}</tex>. Так как <tex>d_{uv}</tex> изменилось, то <tex>d_{uv} = d_{ui} + d_{iv} \ge</tex> (так как ранее <tex>\forall u, v \in V: \rho(u,v) \le leqslant d_{uv}</tex>) <tex>\ge geqslant \rho(u, i) + \rho(i, v) \ge</tex> (по неравенству треугольника) <tex>\ge geqslant \rho(u, v)</tex>. Итак <tex>d_{uv} \ge geqslant \rho(u,v)</tex> {{---}} противоречие.
}}
Данная реализация работает за время <tex> \Theta(n^3) </tex>, но требует уже <tex> \Theta(n^2) </tex> памяти. В целом, алгоритм Флойда очень прост, и, поскольку в нем используются только простые операции, константа, скрытая в определении <tex> \Theta </tex> весьма мала.
== Вывод кратчайшего пути ==
Алгоритм Флойда легко модифицировать таким образом, чтобы он возвращал не только длину кратчайшего пути, но и сам путь. Для этого достаточно завести дополнительный массив <tex>next_{uv}next</tex>, в котором будет храниться номер вершины, в которую надо пойти следующей, чтобы дойти из <tex>u</tex> в <tex>v</tex> по кратчайшему пути.
=== Модифицированный алгоритм ===
== Нахождение отрицательного цикла ==
Из доказательства следует, что для поиска цикла отрицательного веса необходимо, после завершения работы алгоритма, найти вершину <tex> i </tex>, для которой <tex> d[i][i] < 0 </tex>, и вывести кратчайший путь между парой вершин <tex> (i, i) </tex>. При этом стоит учитывать, что при наличии отрицательного цикла расстояния могут уменьшаться экспоненциально. Для предотвращения переполнения все вычисления стоит ограничивать снизу величиной <tex>-INF</tex>, либо проверять наличие отрицательных чисел на главной диагонали во время подсчета.
== Литература ==
* ''Кормен, Томас Х., ЛейзерсонКормен, Чарльз И., РивестЛейзерсон, Рональд Л.Ривест, Клиффорд Штайн Клиффорд'' '''Алгоритмы: построение и анализ''', — 2-е издание. Пер. с англ. изд — М.:Издательский дом "Вильямс"«Вильямс», 2010. — 1296 с.: ил. — Парал. тит. англ2009. — ISBN 978-5-8459-0857-5 (рус.)* [https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Флойда_—_Уоршелла Википедия - Алгоритм Флойда — Уоршелла]* [https://en.wikipedia.org/wiki/Floyd%E2%80%93Warshall_algorithm Wikipedia - Floyd–Warshall algorithm]
[[Категория: Алгоритмы и структуры данных]]
[[Категория: Кратчайшие пути в графах ]]