Floyd算法是一种解决图中所有点对之间最短路径的经典算法。使用动态规划的思想,通过中间节点逐步优化已知的最短路径。Floyd算法的核心思想是三层循环,对每一对节点(i, j)检查是否存在中间节点k,使得经过k节点的路径更短。如果存在这样的k,就更新(i, j)之间的最短路径
dist
,表示每一对节点之间的最短路径长度。若两节点之间存在直接连接,则dist[i][j]
为直接路径长度,否则为无穷大。(i, k, j)
比当前已知路径更短。如果是,则更新dist[i][j]
。dist
数组记录了所有节点对之间的最短路径长度。模板
// Assuming n is the number of nodes
// g[i][j] represents the weight of the edge between node i and node j
// Initialize g[i][j] as positive infinity for non-connected nodes
void floyd() {
for (int k = 0; k < n; k++) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
g[i][j] = Math.min(g[i][j], g[i][k] + g[k][j]);
}
}
}
}
for (int k = 0; k < n; k++)
、for (int i = 0; i < n; i++)
、for (int j = 0; j < n; j++)
。g[i][j]
应该初始化为正无穷大,表示节点i和节点j之间没有直接的连接。g[i][i]
(对角线上的元素)应该初始化为0,表示节点到自身的距离为0。给定一个?n?个点?m?条边的有向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。
再给定?k 个询问,每个询问包含两个整数?x?和?y,表示查询从点?x?到点?y?的最短距离,如果路径不存在,则输出?impossible
。
数据保证图中不存在负权回路。
输入格式
第一行包含三个整数?n,m,k
接下来?m?行,每行包含三个整数?x,y,z表示存在一条从点?x?到点?y?的有向边,边长为?z
接下来?k?行,每行包含两个整数?x,y表示询问点?x?到点?y?的最短距离。
输出格式
共?k?行,每行输出一个整数,表示询问的结果,若询问两点间不存在路径,则输出?impossible
。
数据范围
输入样例:
3 3 2
1 2 1
2 3 2
1 3 1
2 1
1 3
输出样例:
impossible
1
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
/**
* 这道题的坑对我而言是顶点没从1开始,而是从0开始!
*/
public class Main {
static int n, m , k, N = 210, max = (int)1e8;
static int[][] g = new int[N][N];
public static void main(String[] args) {
Scanner in = new Scanner(System.in);
n = in.nextInt();
m = in.nextInt();
k = in.nextInt();
for (int i = 1;i <= n;i ++) {
Arrays.fill(g[i], max);
}
for (int i = 1;i <= n;i ++) {
g[i][i] = 0;
}
for (int i = 0;i < m;i ++) {
int x = in.nextInt();
int y = in.nextInt();
int z = in.nextInt();
g[x][y] = Math.min(g[x][y], z);
}
floyd();
while (k > 0) {
k--;
int x = in.nextInt();
int y = in.nextInt();
if (g[x][y] > max / 2) {
System.out.println("impossible");
} else {
System.out.println(g[x][y]);
}
}
}
public static void floyd() {
for (int k = 1;k <= n;k ++) {
for (int i = 1;i <= n;i ++) {
for (int j = 1;j <= n;j ++) {
g[i][j] = Math.min(g[i][j], g[i][k] + g[k][j]);
}
}
}
}
}