floyd算法流程图
时间: 2023-10-20 18:02:09 浏览: 59
弗洛伊德算法的流程图如下所示:
1. 初始化一个二维矩阵D,用来存储每对顶点之间的最短路径长度。其中,D[i][j表示顶点i到顶点j的最短路径长度。
2. 初始化矩阵D的值。对于任意两个顶点i和j,如果存在直接相连的边,则将D[i][j的值设为边的权重;如果不存在直接相连的边,则将D[i][j的值设为一个较大的值(比如无穷大)。
3. 对于每一个顶点k,遍历所有的顶点i和j,如果D[i][j的值大于D[i][k + D[k][j,则更新D[i][j的值为D[i][k + D[k][j。这一步是通过比较经过顶点k和不经过顶点k的路径长度,来更新每对顶点之间的最短路径长度。
4. 重复步骤3,直到所有的顶点都被当做中间顶点遍历一遍。最终,矩阵D中的值就是每对顶点之间的最短路径长度。
总结起来,弗洛伊德算法的基本思想是通过遍历每一个顶点作为中间顶点,不断更新每对顶点之间的最短路径长度,直到找到所有的最短路径。这个算法的时间复杂度是O(n³),其中n是图中顶点的个数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图解弗洛伊德算法(每一对顶点之间的最短路径问题)](https://blog.csdn.net/zhuxian1277/article/details/113737194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]