弗洛伊德算法求问

2018-11-22 06:12:58 319 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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弗洛伊德算法（求最短路径） 弗洛伊德算法（求最短路径） 在一个加权图中，如果想找到各个顶点之间的最短路径，可以考虑使用弗洛伊德算法。 弗洛伊德算法既适用于无向加权图，也适用于有向加权图。使用弗洛伊德算法查找最短路径时，只允许环路的权值为负数，其它路径的权值必须为非负数，否则算法执行过程会出错。 弗洛伊德算法的实现思路 弗洛伊德算法是基于动态规划算法实现的，接下来我们以在图 1 所示的有向加权图中查找各个顶点之间的最短路径为例，讲解弗洛伊德算法的实现思路。 图 1 有向加权图 图 1 中不存在环路，且所有路径（边）的权值都为正数，因此 阅读详情
问一个没看懂的问题。
求最短路径中的三层循环，怎么似乎只是允许有一次 “其他节点” 的中转？

假若从 A点到B点。经过 C、D节点的中转，才会最短，这种情况似乎没有体现出来啊。

求解答
...全文
图解弗洛伊德算法（每一对顶点之间的最短路径问题） 一、弗洛伊德算法概述 在上一篇博客 图解迪杰斯特拉算法（最短路径问题） 中介绍了迪杰斯特拉算法，该算法用于求解单源最短路径问题。所谓单源最短路径路径就是从某一个顶点出发，求解其到各个顶点的最短路径。 那么如果想要求解每一对顶点之间的最短路径，该怎么做呢？ 其实可以对迪杰斯特拉进行简单的改造，就可以实现上述目的。既然迪杰斯特拉是用于计算单个源点到各个顶点之间的最短路径，那么只需要对每个顶点都执行一次迪杰斯特拉算法，便可以得到每一对顶点之间的最短路径。迪杰斯特拉的时间复杂度是 O(n²)，如果对每个顶点都执行一 阅读详情

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