图的使用场景和常用算法

2019/04/10 10:10
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一.什么是图?有哪些特性及其使用场景?

   由来: 当我们需要表示多对多的关系的时候,就需要使用到图这种数据结构

   定义: 图是一种数据结构,其中顶点可以是具有零个或多个相邻元素.两个顶点之间的连线称为边,节点被称为顶点

            

 

 

    常用概念:  无向图表示顶点之间的连接没有方向,既可以A->B,也可以B->A,有向图表示顶点之间的连接有方向,A->B,B->A,表示不同的路径

        

 

 

 

   图的创建: 邻接矩阵(使用二维数组)和邻接表(使用链表)

public class Graph {

    private List<String> vertexList;  // 存储顶点的集合
    private int[][] edges;            // 存储图对应的邻接矩阵
    private int numberOfEdges;        // 表示边的数量
    private boolean[] isVisited;      // 是否被访问过

    public static void main(String[] args) {
        Graph graph = new Graph(5);
        String[] vertexes = {"A","B","C","D","E"};
        // 添加节点
        for (String vertex : vertexes) {
            graph.insertVertex(vertex);
        }
        // 添加边 A-B A-C B-C B-D B-E 用于创建邻接矩阵
        graph.insertWeight(0,1,1);
        graph.insertWeight(0,2,1);
        graph.insertWeight(1,2,1);
        graph.insertWeight(1,3,1);
        graph.insertWeight(1,4,1);

        graph.showGraph();
    }

    /**
     * 构造器 ,初始化顶点,邻接矩阵,边的数目,是否访问过
     * @param n
     */
    public Graph(int n) {
        vertexList = new ArrayList<String> (n);
        edges = new int[n][n];
        isVisited = new boolean[n];
        numberOfEdges = 0;
    }
}

/**
     * 插入顶点
     * @param vertex
     */
    public void insertVertex(String vertex){
        vertexList.add(vertex);
    }

    /**
     * 添加边 无向图
     * @param v1        表示第一个顶点对应的下标
     * @param v2        表示第二个顶点对应的下标
     * @param weight    表示权值
     */
    public void insertWeight(int v1,int v2,int weight){
        edges[v1][v2] = weight;
        edges[v2][v1] = weight;
        numberOfEdges++;
    }

 执行结果:

 

 

 

二.图的遍历

    深度优先遍历(dfs)

 基本思想:

     1.从初始访问的节点出发,初始访问的节点可能有多个邻接节点,深度优先遍历的策略是首先访问第一个邻接节点,然后在把这个被访问过的邻接节点

        作为初始节点,在访问它的邻接节点.即每次访问完当前节点后首先访问当前节点的第一个邻接节点

      2.这样的访问策略是优先纵向的挖掘深入,而不是对所有的节点进行横向的访问

      3.这是一个递归调用的过程

 步骤:  

     1.访问初始节点v,并将v标记为已访问

     2.查找节点v的第一个邻接节点w

                  3.若w存在,继续执行4,如果不存在,回到第1步,继续从v的下一个节点继续  

        4.若w未被访问,对w进行深度优先访问

        5.查找节点v的w邻接节点的下一个邻接节点,转到步骤3    

               

 

 

 

/**
     * 返回节点i对应的数据
     * @param i
     * @return
     */
    public String getValueByIndex(int i){
        return vertexList.get(i);
    }


/**
     * 找到第一个相邻节点的下标
     * @param index
     * @return
     */
    public int getFirstNeighbor(int index){
        for (int j = 0; j < vertexList.size(); j++) {
            if (edges[index][j] != 0){
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

/**
     * 根据前一个相邻节点的下标获取下一个相邻节点的下标
     * @param v1
     * @param v2
     * @return
     */
    public int getNextNeighbor(int v1,int v2){
        for (int j = v2+1; j < vertexList.size(); j++) {
            if (edges[v1][j] != 0) {
                return j;
            }
        }
        return -1;
    }

/**
     * 深度优先遍历
     * @param isVisited
     * @param i
     */
    private void  dfs(boolean[] isVisited,int i){
        // 访问当前的节点
        System.out.print(getValueByIndex(i) +"->");
        // 将被访问的节点设置成已访问
        isVisited[i] = true;
        // 获取当前节点的相邻的节点
        int w = getFirstNeighbor(i);
        while (w != -1){ // 只要当前节点的邻接点不为空
            if (!isVisited[w]){ // 如果没有访问过
                dfs(isVisited, w); //继续递归
            }
            // 继续从它的下一个邻接点开始执行
            w = getNextNeighbor(i,w);
        }
    }

 public void dfs(){
        isVisited = new boolean[vertexList.size()];
        for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
            if (!isVisited[i]) {
                dfs(isVisited, i);
            }
        }
    }

执行结果:

  

 

 广度优先遍历(bfs)

  基本思想:

      类似于分层搜索的过程,需要使用一个队列来保存访问过的节点顺序,以便按照这个顺序来访问这些节点的邻接节点

  步骤:

      1.访问初始节点v,并将v标记为已访问

      2.节点v入队列

      3.当队列非空时,继续执行,否则算法结束

      4.出队列,取出队列头u

      5.查找u的第一个邻接节点w

      6.若节点u的的邻接节点w不存在,转回步骤3,否则执行步骤7

      7.若节点w尚未被访问,则将w标记为已访问

      8.节点w入队列

      9.查找节点u的继w的邻接节点后的下一个邻接节点,重复步骤6直到队列为空

/**
     * 广度优先遍历
     * @param isVisited
     * @param i
     */
    private void bfs(boolean[] isVisited, int i){
        int u; // 表示队列头结点对应的下标
        int w; // 邻接节点w
        // 用于记录节点访问的顺序
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        // 访问节点,输出节点的值
        System.out.print(getValueByIndex(i) + "->");
        // 将已访问的节点标记为已访问
        isVisited[i] = true;
        // 将已访问的节点加入到队列
        queue.add(i);
        while (!queue.isEmpty()){
            // 取出队列头节点的下标
            u = queue.remove();
            // 得到其邻接节点的下标
            w = getFirstNeighbor(u);
            while (w != -1){ // 如果邻接节点存在
                if(!isVisited[w]){ // 是否已经访问过该节点
                    System.out.print(getValueByIndex(w) + "->"); // 访问该节点
                    isVisited[w] = true; // 将该节点的状态设置为已访问
                    queue.add(w); // 加入到队列中
                }
                w = getNextNeighbor(u,w); //以u为前驱节点,找到其下一个节点
            }
        }
    }

public void bfs(){
        isVisited = new boolean[vertexList.size()];
        for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
            if (!isVisited[i]) {
                bfs(isVisited,i);
            }
        }
    }

 执行结果:

 三.求解图的最小生成树

  什么是最小生成树?

    1.给定一个带权的无向连通图,如何选取一颗生成树,使得树上所有边上权的总和为最小,就叫最小生成树

    2.有N个顶点,一定会有N-1条边,并且包含全部的顶点

                     

 如何求得最小生成树

   1.普里姆算法

    步骤:

      1.设G=(V,E)是联通网,T=(U,D)是最小生成树,V,U是顶点集合,E,D是边的集合

      2.若从顶点u开始构建最小生成树,则从集合V中取出顶点u放入到集合U中,并标记顶点v为已访问

      3.若集合U中的顶点ui和集合U-V的顶点vj之间存在边,则寻找这些边权值的最小边,但不能构成回路,将顶点vj加入集合U中,标记顶点v已访问

      4.重复步骤2,直到集合V和U相等,并且所有的顶点都标记为已访问,此时D中就有n-1条边

                    

 

   创建图对象并初始化

class MGraph{
    int vertexes; // 图的节点个数
    char[] data;  // 存放顶点坐标  
    int[][] weight;// 存放边,即邻接矩阵

    public MGraph(int vertexes) {
        this.vertexes = vertexes;
        data = new char[vertexes];
        weight = new int[vertexes][vertexes];
    }

}
class MinTree {
    /**
     * 创建图对象
     * @param graph
     * @param vertexes
     * @param data
     * @param weight
     */
    public void createGraph(MGraph graph,int vertexes,char[] data,int[][] weight){
        for (int i = 0; i < vertexes; i++) {
            graph.data[i] = data[i];
            for (int j = 0; j < vertexes; j++){
                graph.weight[i][j] = weight[i][j];
            }
        }
    }

    /**
     * 显示图的邻接矩阵
     * @param graph
     */
    public  void show(MGraph graph){
        for(int[] link:graph.weight){
            System.out.println(Arrays.toString(link));
        }
    }
}
public static void main(String[] args) {
        char[] data = {'A','B','C','D','E','F','G'};
        int vertexes = data.length;
        // 使用10000表示两条线之间不连通
        int[][] weight = {
                {10000,5,7,10000,10000,10000,2},
                {5,10000,10000,9,10000,10000,3},
                {7,10000,10000,10000,8,10000,10000},
                {10000,9,10000,10000,10000,4,10000},
                {10000,10000,8,10000,10000,5,4},
                {10000,10000,10000,4,5,10000,6},
                {2,3,10000,10000,4,6,10000},};

        MinTree minTree = new MinTree();
        MGraph graph = new MGraph(vertexes);
        minTree.createGraph(graph,vertexes,data,weight);
        minTree.show(graph);
    }
}

执行结果:

      

 

   实现普利姆算法,假设从G点开始走

/**
     * 普利姆算法
     * @param graph 图对象
     * @param v     从哪个顶点开始
     */
    public void prim(MGraph graph,int v){
        // 存放访问过的节点
        int[] visited = new int[graph.vertexes];
        //初始化visited的值
        for (int i = 0; i < graph.vertexes;i++){
            visited[i] = 0;
        }
        // 把当前的节点标记为已访问
        visited[v] = 1;
        // h1和h2 记录两个顶点的下标
        int h1 = -1;
        int h2 = -1;
        // 把minWeight设置为一个最大值,表示两个点不能连通,后续会替换
        int minWeight = 10000;

        for (int k = 1; k < graph.vertexes;k++){ // 因为有vertexes个顶点,所以结束后,会生成vertexes-1条边,边的数量
            for (int i = 0; i < graph.vertexes;i++){ //  i表示已经访问过的节点
                for (int j = 0; j < graph.vertexes;j++){// j表示未访问过的节点
                    if (visited[i] == 1 && visited[j] == 0 && graph.weight[i][j] < minWeight){ // 寻找已访问的节点和未访问过的节点间的权值最小的边
                        minWeight = graph.weight[i][j]; // 将minWeight的值更新为图的权重值
                        h1 = i;                // h1更新为已访问
                        h2 = j;               //  h2更新为已访问 
                    }
                }
            }
            System.out.println("<" + graph.data[h1] + ", "+graph.data[h2] + "> 权值:"+ minWeight);
            // 把当前的节点设置为已访问
            visited[h2] = 1;
            // 重置minWeight的值
            minWeight = 10000;
        }
    }

执行结果:

    

 

 2.克鲁斯卡尔算法

     步骤:

    1.按照权值从到到小进行排序

    2.保证这些边不构成回路

  1.创建图

public class KruskalDemo {

    private int edgeNums;  // 边的数量
    private char[] vertexes; // 顶点的集合
    private int[][] matrix;  // 邻接矩阵
    private static final int INF = Integer.MAX_VALUE;// 表示两点之间不能联通


    public static void main(String[] args) {
        char[] vertexes = {'A','B','C','D','E','F','G'};
        int matrix[][] = {
                /*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*/
                /*A*/ {   0,  12, INF, INF, INF,  16,  14},
                /*B*/ {  12,   0,  10, INF, INF,   7, INF},
                /*C*/ { INF,  10,   0,   3,   5,   6, INF},
                /*D*/ { INF, INF,   3,   0,   4, INF, INF},
                /*E*/ { INF, INF,   5,   4,   0,   2,   8},
                /*F*/ {  16,   7,   6, INF,   2,   0,   9},
                /*G*/ {  14, INF, INF, INF,   8,   9,   0}};


        KruskalDemo kruskal = new KruskalDemo(vertexes,matrix);
        kruskal.show();
    }

    /*初始化顶点和邻接矩阵*/
    public KruskalDemo(char[] vertexes,int[][] matrix){
        // 构造方法
        int vlen = vertexes.length;

        //使用复制拷贝的方法初始化顶点
        this.vertexes = new char[vlen];
        for (int i = 0; i < vertexes.length; i++){
            this.vertexes[i] = vertexes[i];
        }

        // 使用复制拷贝的方法,初始化边(权值)
        this.matrix = new int[vlen][vlen];
        for (int i = 0; i < vertexes.length; i++){
            for (int j = 0; j < vertexes.length; j++){
                this.matrix[i][j] = matrix[i][j];
            }
        }

        // 初始化有效边的数量
        for (int i = 0; i < vertexes.length; i++){
            // 自己和自己不算有效边
            for (int j = i+1; j < vertexes.length; j++){
                if (this.matrix[i][j] != INF){
                    edgeNums++;
                }
            }
        }

    }

    public void show(){
        for (int i = 0; i < vertexes.length;i++){
            for (int j = 0; j < vertexes.length; j++){
                System.out.printf("%d\t",matrix[i][j]);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

执行结果:

      

 

  创建边,根据权值进行升序排列

class Edata implements Comparable<Edata>{
    public char start; // 边的起始点
    public char end; // 边的终点
    public int weight; // 边的权值

    public Edata(char start, char end, int weight) {
        this.start = start;
        this.end = end;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Edata [<" + start +","+end+">= "+weight+"]";
    }

    @Override
    public int compareTo(Edata o) {
        // 升序排列
        return this.weight - o.weight;
    }
}

  判断两条边是否是同一个终点,如果不是就加入到树中,直到树扩大成一个森林

/**
     * 返回一个顶点对应的下标值,找不到返回-1
     * @param ch
     * @return
     */
    private int getPosition(char ch){
        for (int i = 0; i < vertexes.length;i++){
            if (vertexes[i] == ch ){
                return i;
            }
        }
        return - 1;
    }

 /**
     * 获取图中的边,放入到Edata数组中,
     * @return
     */
    private Edata[] getEdges(){
        int index = 0;
        Edata[] edges = new Edata[edgeNums];
        for (int i = 0; i < vertexes.length;i++){
            for (int j = i+1; j < vertexes.length; j++) {
                if (matrix[i][j] != INF){
                    edges[index++] = new Edata(vertexes[i],vertexes[j],matrix[i][j]);
                }
            }
        }
        return edges;
    }

/**
     * 获取下标为i顶点对应的终点,用于判断两个顶点的终点是否相同
     * @param ends 记录了各个顶点对应的终点是哪个,在遍历过程中,逐步形成
     * @param i    传入的顶点对应的下标
     * @return     返回这个顶点的终点对应的下标
     */
    private int getEnd(int[] ends,int i){
        while (ends[i] != 0){
            i = ends[i];
        }
        return i;
    }

   完成算法

public void kruskal(){
        int index = 0; // 表示最后结果的数组索引
        int[] ends = new int[edgeNums]; // 用于保存已有最小生成树中每个顶点的终点
        Edata[] rets = new Edata[edgeNums]; // 创建结果数组,保留最后的最小生成树

        Edata[] edges = getEdges(); // 获取所有边的集合
        Collections.sort(Arrays.asList(edges)); // 排序
       // System.out.println("图的边的集合=" + Arrays.toString(edges) + " 共"+ edges.length);
        // 将边添加到最小生成树中,同时判断是否生成回路
        for (int i = 0; i < edgeNums; i++){
            // 获取第i条边的第一个顶点
            int p1 = getPosition(edges[i].start);
            // 获取第i条边的第二个顶点
            int p2 = getPosition(edges[i].end);

            // 获取p1这个顶点在已有最小生成树中的终点
            int m = getEnd(ends,p1);
            // 获取p2这个顶点在已有最小生成树中的终点
            int n = getEnd(ends,p2);
            // 是否构成回路
            if (m != n){ // 如果没有构成回路
                ends[m] = n; // 设置m在已有最小生成树中的终点
                rets[index++] = edges[i]; // 将这条边加入到结果数组
            }
        }

        System.out.println("最小生成树为:");
        for (int i = 0; i < index; i++){
            System.out.println(rets[i]);
        }
    }

执行结果:

           

 

 四.求出图的最短路径

  1.迪杰斯特拉算法(从单一顶点出发到其他的各个顶点的最小路径)

        

     步骤:

       1.设出发顶点为v,顶点集合V{v1,v2,...vi},v到V中各顶点集合的距离集合Dis,Dis{d1,d2,...di},Dis记录了v到图中各个顶点的距离(到自身可以看做是0,v到vi对应的距离是di)

          2.从Dis中选择值最小的di并移出Dis集合,同时移除V集合对应的顶点vi,此时的v到vi即为最短路径

        3.更新Dis集合,比较v到V集合中顶点的距离值,与v通过vi到V集合中顶点的距离值,保留较小的那个(同时也应该更新顶点的前驱节点为vi,表示通过vi达到的)

        4.重复步骤2和3,直到最短路径顶点为目标顶点即可结束

  初始化图

public static void main(String[] args) {
        char[] vertexes = {'A','B','C','D','E','F','G'};
        int[][] matrix = new int[vertexes.length][vertexes.length];
        final int N = 65535;// 表示不可以连接
        matrix[0]=new int[]{N,5,7,N,N,N,2};
        matrix[1]=new int[]{5,N,N,9,N,N,3};
        matrix[2]=new int[]{7,N,N,N,8,N,N};
        matrix[3]=new int[]{N,9,N,N,N,4,N};
        matrix[4]=new int[]{N,N,8,N,N,5,4};
        matrix[5]=new int[]{N,N,N,4,5,N,6};
        matrix[6]=new int[]{2,3,N,N,4,6,N};

        Graph g = new Graph(vertexes,matrix);
        g.showGraph();
      
    }
class Graph {
    public char[] vertexes;
    public int[][] matrix;
    public VisitedVertex vv;

    public Graph(char[] vertexes, int[][] matrix) {
        this.vertexes = vertexes;
        this.matrix = matrix;
    }

    public void showGraph(){
        for (int[] links:matrix){
            System.out.println(Arrays.toString(links));
        }
    }
}

 执行结果:

          

 

 

   初始化前驱节点,已访问节点和距离

class VisitedVertex {

    /*记录各个顶点是否访问过,1表示已访问,0表示未访问*/
    public int[] already_arr;
    /*记录每一个下标对应值的前一个下标,动态更新*/
    public int[] pre_visited;
    /*记录出发顶点到各个顶点的距离*/
    public int[] dis;

    /**
     *
     * @param length 初始化顶点的个数
     * @param index  从哪个顶点开始
     */
    public VisitedVertex(int length,int index) {
        already_arr = new int[length];
        pre_visited = new int[length];
        dis = new int[length];
        /*初始化dis数组*/
        Arrays.fill(dis,65535);
        /*设置除法顶点被访问过*/
        this.already_arr[index] = 1;
        /*设置出发顶点的访问距离为0*/
        this.dis[index] = 0;
    }

    /**
     * 判断某各顶点是否被访问过
     * @param index
     * @return
     */
    public boolean in(int index){
        return already_arr[index] == 1;
    }

    /**
     *  更新出发顶点到index节点的距离
     * @param index
     * @param len
     */
    public void updateDis(int index,int len){
        dis[index] = len;
    }

    /**
     * 更新pre这个顶点的前驱节点为index顶点
     * @param pre
     * @param index
     */
    public void updatePre(int pre,int index){
        pre_visited[pre] = index;
    }

    /**
     * 返回出发顶点到index的距离
     * @param index
     * @return
     */
    public int getDis(int index){
        return dis[index];
    }

    /**
     * 继续选择并返回新的访问节点
     * @return
     */
    public int updateArr(){
        int min = 65535;
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < already_arr.length;i++){
            if (already_arr[i] == 0 && dis[i] < min){ //使用广度优先的策略,如果初始节点的下一个没有被访问,并且可以连通,就选择下一个节点为出发节点
                min = dis[i];
                index = i;
            }
        }
        /*更新index顶点被访问过*/
        already_arr[index] = 1;
        return index;
    }

    
}

  更新周围顶点和前驱节点的距离,完成算法

public void djs(int index){
        vv = new VisitedVertex(vertexes.length,index);
        /*更新index顶点到周围顶点的距离和前驱节点*/
        update(index);
       
        for (int j = 1; j < vertexes.length; j++) {
            /*选择并返回新的访问节点*/
            index = vv.updateArr();
            /*更新index顶点到周围顶点的距离和前驱节点*/
            update(index);
        }
    }

    /**
     * 更新index下标顶点周围顶点的距离和周围顶点的前驱节点
     * @param index
     */
    public void update(int index){
        int len = 0;
        /*遍历邻接矩阵的matrix[index]所对应的行*/
        for (int i = 0; i < matrix[index].length; i++) {
            /*出发顶点到index顶点的距离 + 从index到i顶点的距离和*/
            len = vv.getDis(index) + matrix[index][i];
            /*如果i顶点没有被访问过,并且len小于出发顶点到j顶点的距离,就需要更新*/
            if (!vv.in(i) && len < vv.getDis(i)){
                /*更新i点的前驱节点为index节点*/
                vv.updatePre(i,index);
                /*更新出发顶点到i的距离*/
                vv.updateDis(i,len);
            }
        }
    }

 执行结果:

          

 

   2.弗洛伊德算法(求出所有顶点到其他各个顶点的最短距离)

    步骤:

      1.设顶点vi到vk的最短路径已知是Lik,顶点vk到vj的最短路径已知是Lkj,顶点vi到vj的路径为Lij,那么vi到vj的最短路径是min((Lik+Lkj),Lij),vk的取值为图中所有的顶点

       则可以获得vi到vj的最短路径

      2.vi到vk的最短路径Lik,vj到vk的最短路径Lkj,可以用同样的方式获得(递归)

  初始化图

public static void main(String[] args) {
        char[] vertexes = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' };
        //创建邻接矩阵
        int[][] matrix = new int[vertexes.length][vertexes.length];
        final int N = 65535;
        matrix[0] = new int[] { 0, 5, 7, N, N, N, 2 };
        matrix[1] = new int[] { 5, 0, N, 9, N, N, 3 };
        matrix[2] = new int[] { 7, N, 0, N, 8, N, N };
        matrix[3] = new int[] { N, 9, N, 0, N, 4, N };
        matrix[4] = new int[] { N, N, 8, N, 0, 5, 4 };
        matrix[5] = new int[] { N, N, N, 4, 5, 0, 6 };
        matrix[6] = new int[] { 2, 3, N, N, 4, 6, 0 };

        FGraph fGraph = new FGraph(vertexes,matrix,vertexes.length);
      
        fGraph.show();
    }

class FGraph{

    public char[] vertexes;  // 存放各个顶点的数组
    public int[][] dis;     // 存放各个顶点到其他各顶点的距离
    public int[][] pre;    //  存放到达目标顶点的前驱节点

    /**
     * 初始化顶点,dis,pre
     * @param vertexes
     * @param matrix
     * @param length
     */
    public FGraph(char[] vertexes, int[][] matrix, int length) {
        this.vertexes = vertexes;
        this.dis = matrix;
        /*对pre数组进行初始化,存放的是前驱节点的下标*/
        this.pre = new int[length][length];
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            Arrays.fill(pre[i], i);
        }

    }


    public void show() {
        for(int k = 0; k < dis.length;k++){

            // 输出pre
            for (int j = 0; j < dis.length; j++) {
                System.out.print(vertexes[pre[k][j]] + " ");
            }
            System.out.println();
            // 输出dis
            for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
                System.out.print("(" + vertexes[k] + "到"+vertexes[i]+"的最短路径是: " + dis[k][i] + ") ");
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

  实现算法(vki+vkj < vij)

public void floyd(){
        int len = 0; // 保存距离
        /*对中间节点进行遍历,k就是中间节点的下标 [A, B, C, D, E, F, G] */
        for (int k = 0; k < dis.length; k++) {
            /*从i顶点开始出发 [A, B, C, D, E, F, G] */
            for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
                /*到达j顶点 [A, B, C, D, E, F, G] */
                for (int j = 0; j < dis.length; j++) {
                    /*计算出从i出发,经过k中间节点,到达j的距离*/
                    len = dis[i][k] + dis[k][j];
                    if (len < dis[i][j]) {/*如果len小于原本的距离*/
                        /*更新距离表*/
                        dis[i][j] = len;
                        /*更新前驱节点*/
                        pre[i][j] = pre[k][j];
                    }
                }
            }
        }
    }

执行结果:

       

 

 

 

 

  

原文出处:https://www.cnblogs.com/luhuajun/p/12354945.html

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