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分支限界法-優先佇列-單源最短路徑

演算法思想:分支限界法常以廣度優先或以最小耗費(最大效益)優先的方式搜尋問題的解空間樹。在分支限界法中,每一個活結點只有一次機會成為擴充套件結點。活結點一旦成為擴充套件結點,就一次性產生其所有兒子結點。在這些兒子結點中,導致不可行解或導致非最優解的兒子結點被捨棄,其餘兒子結點被加入活結點表中。此後,從活結點表中取下一結點成為當前擴充套件結點,並重覆上述結點擴充套件過程。這個過程一直持續到找到所需的解或活結點表為空時為止。     

解題模型:

 (1)佇列式(FIFO):  分支限界法按照佇列先進先出(FIFO)原則選取下一個節點為擴充套件節點。

 (2)優先佇列式分支限界: 按照優先佇列中規定的優先順序選取優先順序最高的節點成為當前擴充套件節點。

分支限界法與回溯法的差別:

  (1)求解目標:回溯法的求解目標是找出解空間樹中滿足約束條件的所有解,而分支限界法的求解目標則是找出滿足約束條件的一個解(優先佇列式求得的解就是最終最優解), 或是在滿足約束條件的解中找出在某種意義下的最優解。(2)搜尋方式的不同:回溯法以深度優先的方式搜尋解空間樹,而分支限界法則以廣度優先或以最小耗費優先的方式搜尋解空間樹。搜尋策略:
在當前節點(擴充套件節點)處,先生成其所有的兒子節點(分支),然後再從當前的活節點(當前節點的子節點)表中選擇下一個擴充套件節點。為了有效地選擇下一個擴充套件節點,加速搜尋的程序,在每一個活節點處,計算一個函式值(限界),並根據函式值,從當前活節點表中選擇一個最有利的節點作為擴充套件節點,使搜尋朝著解空間上有最優解的分支推進,以便儘快地找出一個最優解。分支限界法解決了大量離散最優化的問題。
(PS: 分支限界法一般用優先佇列解決。佇列式對某些問題無法求得最優解)程式碼:
/**
   @回溯法-優先佇列解単源最短路徑
*/
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#define MAX 100
#define LIMITLESS 65535
using namespace std;
int cost[MAX];                 //源點到頂點的距離
typedef struct{
    bool operator()(int &a,int &b){
         return cost[a]>cost[b];
    }
}cmp;
typedef struct Graph{
    int v,e;
    int vex[MAX];
    int wei[MAX][MAX];
}Graph,*graph;
void createGraph(graph g){
    cout<<"輸入頂點和邊數:"<<endl;
    cin>>g->v>>g->e;
    cout<<"輸入頂點值:"<<endl;
    for(int i = 1;i<=g->v;i++){
         cin>>g->vex[i];
    }
    for(int i = 1;i<=g->v;i++){          //圖的權值初始化
        for(int j = 1;j<=g->v;j++){
            g->wei[i][j] = LIMITLESS;
        }
    }
    cout<<"輸入兩連線點下標和權值:"<<endl;
    int k1,k2,weight;
    for(int i = 1;i<=g->e;i++){
        cin>>k1>>k2>>weight;
        g->wei[k1][k2] = weight;
    }
}
void  printGraph(graph g){
       for(int i = 1;i<=g->v;i++){
          for(int j = 1;j<=g->v;j++){
              if(g->wei[i][j]!=LIMITLESS){
                  cout<<g->wei[i][j]<<"  ";
              }
              else{
                  cout<<"oo"<<"  ";
              }
          }
          cout<<endl;
      }
}
void  dijkstra(graph g,int sour){
      cost[sour] = 0;
      for(int i = 2;i<=g->v;i++){                   //cost[i]初始化為源點到各頂點的權值
          cost[i] = g->wei[sour][i];
      }
      priority_queue<int,vector<int>,cmp> p;      //優先佇列
      p.push(sour);                              //源點入佇列
      int flag [MAX];                           //頂點的出隊順序
      int k = 0;
      while(!p.empty()){
          int item = p.top();
          flag[k++] = item;
          p.pop();
          /*頂點間距離優化*/
          for(int i = item;i<=g->v;i++){
             if((g->wei[item][i]!=LIMITLESS)&&(cost[item]+g->wei[item][i]<=cost[i])){
                  cost[i] = cost[item]+g->wei[item][i];
                  p.push(i);
             }
          }
      }
      for(int i = 2;i<=g->v;i++){
          cout<<"源點到"<<i<<"頂點的最短距離為:"<<cost[i]<<endl;
      }
      cout<<"頂點的出佇列順序(按源點到頂點距離短的優先):"<<endl;
      for(int i = 0;i<k;i++){
          cout<<flag[i]<<" ";
      }
}
int main(){
     Graph g;               //不能用指標定義(graph g)
     createGraph(&g);
     cout<<"構建的圖為:"<<endl;
     printGraph(&g);
     cout<<"(分治限界法-優先佇列)単源最短路徑為:"<<endl;
     dijkstra(&g,1);
}


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