Algorytm Bellmana-Forda

Tutorial
Na ten temat mamy również tutorial „Algorytm Bellmana-Forda”, który ilustruje działanie algorytmu krok po kroku. Zapraszamy do zapoznania się z nim!
REKLAMA Algorytmy. Ilustrowany przewodnik
54,90 zł
Róża, a co chcesz wiedzieć? Komiks edukacyjny o technologiach dla dzieci
29,90 zł
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
−30%41,30 zł
Zwinne wytwarzanie oprogramowania. Najlepsze zasady, wzorce i praktyki
99,00 zł

Algorytm Bellmana-Forda – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek w grafie. Wyznacza najkrótsze ścieżki z jednego wierzchołka (zwanego wierzchołkiem źródłowym) do pozostałych wierzchołków. W odróżnieniu od algorytmu Dijkstry, algorytm Bellmana-Forda dopuszcza krawędzie o ujemnych wagach, nie mogą istnieć jednak ujemne cykle osiągalne z wierzchołka źródłowego. Algorytm może być również wykorzystywany do sprawdzania, czy w grafie występują ujemne cykle.

Algorytm występuje również pod nazwą algorytm Bellmana-Forda-Moore’a.

Opis działania algorytmu

W trakcie wykonywania algorytmu dla każdego wierzchołka zostają wyznaczone dwie wartości: koszt dotarcia do tego wierzchołka (oznaczmy go jako di) oraz poprzedni wierzchołek na ścieżce (oznaczmy go jako pi). Na początku działania algorytmu dla wierzchołka źródłowego koszt dotarcia wynosi 0 (już tam jesteśmy), a dla każdego innego wierzchołka nieskończoność (w ogóle nie wiemy, jak się tam dostać).

Następnie dla każdej krawędzi (oznaczmy, że aktualnie analizowana krawędź ma wagę k i prowadzi z wierzchołka u do wierzchołka v) wykonujemy następującą czynność:

Jeżeli dv > du + k, to ustawiamy wartość dv na du + k, a wartość pv na u.

Całość (przejrzenie wszystkich krawędzi) należy powtórzyć n-1 razy, gdzie n jest liczbą wierzchołków. W każdej iteracji należy przejrzeć wszystkie krawędzie w tej samej kolejności. Jeśli w którejś iteracji nie nastąpią żadne zmiany, wykonywanie algorytmu można przerwać wcześniej.

Wykrywanie ujemnych cykli

Po zakończeniu działania algorytmu, dla każdej krawędzi powinna być spełniona nierówność: dvdu + k (k to waga krawędzi, krawędź prowadzi z wierzchołka u do v). Mówiąc inaczej, kolejna iteracja algorytmu nie powinna spowodować jakichkolwiek zmian. Jeśli ten warunek nie jest spełniony, to w grafie występuje ujemny cykl osiągalny z wierzchołka źródłowego.

Aby sprawdzić występowanie ujemnych pętli w całym grafie, należy dodać do grafu nowy wierzchołek, połączyć go krawędziami o zerowej wadze ze wszystkimi innymi wierzchołkami, a następnie wykonać algorytm traktując ten nowy wierzchołek jako wierzchołek źródłowy. Można również po prostu wykonać algorytm n razy (za każdym razem dla innego wierzchołka źródłowego), jednak zwiększyłoby to złożoność obliczeniową.

Złożoność czasowa

Dla grafu liczącego n wierzchołków i e krawędzi złożoność pesymistyczna jest równa O(en). Biorąc pod uwagę, że w przypadku braku krawędzi wielokrotnych liczba krawędzi jest zawsze mniejsza od n2, można powiedzieć, że złożoność czasowa algorytmu to O(n3).

Bibliografia

  • Z.J. Czech, S. Deorowicz, P. Fabian, Algorytmy i struktury danych. Wybrane zagadnienia, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2010, ISBN 9788373356689.
Ocena: 0 Tak Nie
Liczba głosów: 0.

Dodano: 30 marca 2017 19:25, ostatnia edycja: 30 stycznia 2019 15:38.

REKLAMA

Zobacz też

Metoda Otsu – algorytm służący do binaryzacji obrazu, czyli przekształcenia obrazu w odcieniach szarości do obrazu binarnego. Metoda ta realizuje progowanie globalne – dla całego obrazu wyznaczany jest jeden próg jasności, a następnie wszystkim pikselom jaśniejszym od tego progu przypisywana jest jedna wartość, a ciemniejszym druga.

Algorytm jest oparty na analizie histogramu. Przygotowanie histogramu polega na zliczeniu pikseli w każdym możliwym odcieniu (zazwyczaj liczba odcieni wynosi 256, gdyż tyle da się zakodować w jednym bajcie). Następnie należy sprawdzić każdy możliwy próg jasności i wybrać ten, dla którego wariancja międzyklasowa jest największa (lub suma ważona wariancji wewnątrzklasowych jest najmniejsza).

Jeśli obrazem wejściowym jest obraz kolorowy, można go łatwo sprowadzić do odcieni szarości. W przypadku kolorów zakodowanych w RGB najprostszym rozwiązaniem jest uśrednienie dla każdego piksela wartości wszystkich trzech kanałów.

→ Czytaj całość

Dziel i zwyciężaj (ang. divide and conquer) – technika projektowania algorytmów polegająca na podejściu rekurencyjnym. W technice tej problem dzielony jest na mniejsze podproblemy, te podproblemy na jeszcze mniejsze podproblemy, aż dojdzie się do przypadków trywialnych (np. posortowanie jednoelementowej tablicy, obliczenie silni z 1).

Jeśli rozpatrywany problem wymaga podzielenia na podproblemy, jest on określany jako przypadek rekurencyjny. Jeśli mamy do czynienia z przypadkiem trywialnym, jest to przypadek bazowy. Tworząc algorytm wykorzystujący metodę dziel i zwyciężaj musimy ustalić:

  • Jak rozwiązać przypadek bazowy (trywialny).
  • Jak wyznaczyć rozwiązanie problemu, mając dostępne rozwiązania podproblemów.

Przykładem algorytmu opartego na tej metodzie jest sortowanie przez scalanie.

→ Czytaj całość

Kolejka (ang. Queue) – struktura danych, w której elementy pobierane są z początku, a dodawane na końcu. Z kolejki można zatem pobrać tylko ten element, który był dodany najwcześniej. Kolejka bywa określana również jako kolejka FIFO (z ang. First In, First Out), w odróżnieniu od kolejki LIFO, czyli stosu.

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt