在图数据结构中,我们如何使用中间节点来计算任何其他两个节点的距离?

问题描述

在 floyd warshell 算法中,我们将任何节点 y 保留为中间节点,并通过中间节点 y 更新从一个节点到另一个节点(对于所有节点)的距离。 dp[x][y] = min( dp[x][y],dp[x][z] + dp[z][y]) 但这里的问题是 dp[x][z] 可能会稍后更新,这意味着 dp[x][z] 可能不是到达 x 到 z 的最小距离,我们如何使用 dp[x][z] 来计算dp[x][y]?

解决方法

Floyd--Warshall 的实现掩盖了其工作原理的数学结构。

如果您在几轮中更新 dp,证明仍然会通过,例如,对于所有 xy,执行 dp'[x][y] = min(dp[x][y],min_z(dp[x][z] + dp[z][y])) 然后复制 dp = dp' .这足以确保 dp[x][y] 至多是从 xy 通过我们迄今为止迭代的各种 z 的最短路径的长度。

相反,我们不会因为进行就地更新而最终低估 dp[x][y],因为每次我们进行更新时,都会有一条路径达到新值(具体来说,dp[x][z] 的值表示的路径) {1}} 后跟由 dp[z][y] 的值表示的路径)。