图-Dijkstra用于单源最长路径
好的,由于这个练习,我发布了这个问题:
我们可以修改Dijkstra的算法以通过将最小值更改为最大值来解决单源最长路径问题吗?如果是这样,则证明您的算法正确。如果不是,则提供一个反例。
对于本练习或与Dijkstra算法有关的所有事情,
。否则,这没有什么意义,因为即使存在最短路径问题,如果存在负边缘,Dijkstra也无法正常工作。
好吧,我的直觉为我回答了:
是的,我认为可以修改。
我只是
- 将距离数组初始化为MININT
- 更改
distance[w] > distance[v]+weight
为distance[w] < distance[v]+weight
首先,由于上面的帖子,我认为我的答案是错误的。但是我发现上面帖子中的答案可能是错误的。它将 与 混合在一起。
同样在Bellman-Ford算法的
Wiki中,它正确地表示:
Bellman-Ford算法可计算加权有向图中的单源最短路径。
。因此,Bellman-Ford主要用于具有负边缘权重的图形。
所以我认为我的答案是正确的,对吗?Dijkstra确实可以是 “单源 最长路径问题”,我的修改也正确,对吗?
回答:
不,我们不能1-或至少不会知道多项式的减少/修改-
最长路径问题是NP-
Hard,而dijkstra在多项式时间内运行!
如果我们可以找到对dijsktra的修改来回答多项式时间内的最长路径问题,则可以得出 P=NP
如果不是,则提供一个反例。
这是非常糟糕的任务。反例可以提供特定的修改是错误的,而可以进行其他修改就可以了。
事实是,我们不知道最长路径问题在多项式时间内是否可以解决,但一般的假设是-事实并非如此。
关于只是更改放松步骤:
A / \
1 2
/ \
B<--1---C
edges are (A,B),(A,C),(C,B)
来自A的dijkstra将首先选择B,然后B永远无法到达-因为它不在的集合中distances
。
至少,还必须将“最小堆”更改为“最大堆”,但是它将有一个不同的反例来说明为什么失败。
(1)可能,如果P = NP是可能的,但可能性很小。
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