Warshall算法

Warshall算法，也被称为Floyd-Warshall算法，是一种用于解决图中所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。它可以有效地找到任意两个顶点之间的最短路径，包括中间经过的顶点。

该算法的核心思想是通过不断更新图中所有顶点对之间的距离来逐步求解最短路径。它使用一个二维数组来存储任意两个顶点之间的距离，并通过迭代更新这个数组来逼近最短路径。具体步骤如下：

1. 初始化一个二维数组D，其中D[i][j]表示顶点i到顶点j的最短路径长度。
2. 将D的初始值设置为图中各边的权重，若两个顶点之间没有直接的边，则设置为无穷大。
3. 对于每一个顶点k，遍历所有顶点对(i, j)，更新D[i][j]为min(D[i][j], D[i][k] + D[k][j])。即通过考虑顶点k作为中间节点来更新当前最短路径。
4. 重复步骤3，直到所有顶点对的最短路径都被更新。

最终，当所有的最短路径都被计算出来后，D数组中的值就代表了图中任意两个顶点之间的最短路径长度。

Warshall算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n是图中顶点的数量。它适用于解决稠密图（边数较多）且没有负权边的情况。

相关问题

Warshall 算法

Warshall算法是一种用于计算有向图的传递闭包的算法。它使用动态规划的思想，通过多次迭代来计算有向图的传递闭包。该算法的时间复杂度为O(n^3)。具体算法步骤如下：

1. 初始化可达矩阵，将可达矩阵的值初始化为邻接矩阵的值。
2. 逐步构建可达矩阵。对于每一对顶点i和j，如果存在一条从i到j的路径或者存在一条从i到k的路径和一条从k到j的路径，那么我们就可以说顶点i可达顶点j。
3. 使用一个嵌套循环，依次遍历每对顶点i和j。对于每对顶点，再次使用一个嵌套循环，依次遍历每个顶点k。
4. 如果顶点j的行i的列为1，就触发关系运算。关系运算的具体步骤是将矩阵j的行k的列和矩阵i的行k的列进行关系运算，并将结果重新赋值给矩阵j的行k的列。
5. 循环结束后，矩阵i表示顶点i到其他所有顶点的可达性，即传递闭包。

Warshall算法通过动态规划的思想，通过多次迭代计算出了有向图的传递闭包，从而简化了计算的复杂度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Warshall算法](https://blog.csdn.net/qq_74310471/article/details/129410635)[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: 50%"]
- *2* [Warshall沃舍尔算法](https://blog.csdn.net/m0_63794226/article/details/124352852)[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: 50%"]
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warshall算法和floyd算法

巴斯卡尔·沃沙尔算法和弗洛伊德算法都是求解全源最短路径的经典算法。两种算法有相似之处，都使用动态规划的思想，但是巴斯卡尔·沃沙尔算法更适合稠密图，复杂度为O(n^3)，而弗洛伊德算法则适合稀疏图，复杂度为O(n^3)。