单源最短路径的Bellman

本文主要讲解求单源最短路径的Bellman－Ford算法。

Bellman－Ford算法

Bellman－Ford算法能够在一般情况下，解决单源最短路径问题。允许图中出现权为负数的边。该算法还会返回一个布尔值。如果布尔值为false，表示途中存在从源点可达的权为负的回路。

首先介绍一下松弛计算。如下图：

松弛计算之前，点B的值是8，但是点A的值加上边上的权重2，得到5，比点B的值（8）小，所以，点B的值减小为5。这个过程的意义是，找到了一条通向B点更短的路线，且该路线是先经过点A，然后通过权重为2的边，到达点B。

当然，如果出现一下情况

则不会修改点B的值，因为3＋4>6。

Bellman－Ford算法可以大致分为三个部分

第一，初始化所有点。每一个点保存一个值，表示从原点到达这个点的距离，将原点的值设为0，其它的点的值设为无穷大（表示不可达）。

第二，进行循环，循环下标为从1到n－1（n等于图中点的个数）。在循环内部，遍历所有的边，进行松弛计算。

第三，遍历途中所有的边（edge（u，v）），判断是否存在这样情况：

d（v） > d (u) + w(u,v)

则返回false，表示途中存在从源点可达的权为负的回路。

之所以需要第三部分的原因，是因为，如果存在从源点可达的权为负的回路。则应为无法收敛而导致不能求出最短路径。

考虑如下的图：

经过第一次遍历后，点B的值变为5，点C的值变为8，这时，注意权重为－10的边，这条边的存在，导致点A的值变为－2。（8＋－10＝－2）

第二次遍历后，点B的值变为3，点C变为6，点A变为－4。正是因为有一条负边在回路中，导致每次遍历后，各个点的值不断变小。

在回过来看一下bellman－ford算法的第三部分，遍历所有边，检查是否存在d（v） > d (u) + w(u,v)。因为第二部分循环的次数是定长的，所以如果存在无法收敛的情况，则肯定能够在第三部分中检查出来。比如

此时，点A的值为－2，点B的值为5，边AB的权重为5，5 > -2 + 5. 检查出来这条边没有收敛。

所以，Bellman－Ford算法可以解决图中有权为负数的边的单源最短路径问。

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