卡码网：94. 城市间货物运输 I
题目描述
某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。共有 n 个编号为 1 到 n 的城市，通过道路网络连接，网络中的道路仅允许从某个城市单向通行到另一个城市，不能反向通行。
网络中的道路都有各自的运输成本和政府补贴，道路的权值计算方式为：运输成本 - 政府补贴。
权值为正表示扣除了政府补贴后运输货物仍需支付的费用；权值为负则表示政府的补贴超过了支出的运输成本，实际表现为运输过程中还能赚取一定的收益。
请找出从城市 1 到城市 n 的所有可能路径中，综合政府补贴后的最低运输成本。
如果最低运输成本是一个负数，它表示在遵循最优路径的情况下，运输过程中反而能够实现盈利。
城市 1 到城市 n 之间可能会出现没有路径的情况，同时保证道路网络中不存在任何负权回路。
负权回路是指一系列道路的总权值为负，这样的回路使得通过反复经过回路中的道路，理论上可以无限地减少总成本或无限地增加总收益。
输入描述
第一行包含两个正整数，第一个正整数 n 表示该国一共有 n 个城市，第二个整数 m 表示这些城市中共有 m 条道路。
接下来为 m 行，每行包括三个整数，s、t 和 v，表示 s 号城市运输货物到达 t 号城市，道路权值为 v（单向图）。
输出描述
如果能够从城市 1 到连通到城市 n， 请输出一个整数，表示运输成本。如果该整数是负数，则表示实现了盈利。如果从城市 1 没有路径可达城市 n，请输出 "unconnected" 。
输入示例：
6 7
5 6 - 2
1 2 1
5 3 1
2 5 2
2 4 - 3
4 6 4
1 3 5
背景
本题我们来系统讲解 Bellman_ford 队列优化算法 ，也叫SPFA算法（Shortest Path Faster Algorithm）。
SPFA的称呼来自 1994 年西南交通大学段凡丁的论文，其实Bellman_ford 提出后不久 （20 世纪50 年代末期） 就有队列优化的版本，国际上不承认这个算法是是国内提出的。 所以国际上一般称呼 该算法为 Bellman_ford 队列优化算法（Queue improved Bellman- Ford）
大家知道以上来历，知道 SPFA 和 Bellman_ford 队列优化算法 指的都是一个算法就好。
如果大家还不够了解 Bellman_ford 算法，强烈建议按照《代码随想录》的顺序学习，否则可能看不懂下面的讲解。
Bellman_ford 算法每次松弛 都是对所有边进行松弛。
但真正有效的松弛，是基于已经计算过的节点再做的松弛。
给大家举一个例子：
本图中，对所有边进行松弛，真正有效的松弛，只有松弛 边（节点1 - > 节点2 ） 和 边（节点1 - > 节点3 ） 。
而松弛 边（节点4 - > 节点6 ） ，边（节点5 - > 节点3 ）等等 都是无效的操作，因为 节点4 和 节点 5 都是没有被计算过的节点。
所以 Bellman_ford 算法 每次都是对所有边进行松弛，其实是多做了一些无用功。
只需要对 上一次松弛的时候更新过的节点作为出发节点所连接的边进行松弛就够了。
基于以上思路，如何记录 上次松弛的时候更新过的节点呢？
用队列来记录。（其实用栈也行，对元素顺序没有要求）
接下来来举例这个队列是如何工作的。
以示例给出的所有边为例：
5 6 - 2
1 2 1
5 3 1
2 5 2
2 4 - 3
4 6 4
1 3 5
我们依然使用minDist数组来表达 起点到各个节点的最短距离，例如minDist[ 3 ] = 5 表示起点到达节点3 的最小距离为5
初始化，起点为节点1 ， 起点到起点的最短距离为0 ，所以minDist[ 1 ] 为 0 。 将节点1 加入队列 （下次松弛从节点1 开始）
从队列里取出节点1 ，松弛节点1 作为出发点连接的边（节点1 - > 节点2 ）和边（节点1 - > 节点3 ）
边：节点1 - > 节点2 ，权值为1 ，minDist[ 2 ] > minDist[ 1 ] + 1 ，更新 minDist[ 2 ] = minDist[ 1 ] + 1 = 0 + 1 = 1 。
边：节点1 - > 节点3 ，权值为5 ，minDist[ 3 ] > minDist[ 1 ] + 5 ，更新 minDist[ 3 ] = minDist[ 1 ] + 5 = 0 + 5 = 5 。
将节点2 、节点3 加入队列，如图：
从队列里取出节点2 ，松弛节点2 作为出发点连接的边（节点2 - > 节点4 ）和边（节点2 - > 节点5 ）
边：节点2 - > 节点4 ，权值为1 ，minDist[ 4 ] > minDist[ 2 ] + ( - 3 ) ，更新 minDist[ 4 ] = minDist[ 2 ] + ( - 3 ) = 1 + ( - 3 ) = - 2 。
边：节点2 - > 节点5 ，权值为2 ，minDist[ 5 ] > minDist[ 2 ] + 2 ，更新 minDist[ 5 ] = minDist[ 2 ] + 2 = 1 + 2 = 3 。
将节点4 ，节点5 加入队列，如图：
从队列里出去节点3 ，松弛节点3 作为出发点连接的边。
因为没有从节点3 作为出发点的边，所以这里就从队列里取出节点3 就好，不用做其他操作，如图：
从队列中取出节点4 ，松弛节点4 作为出发点连接的边（节点4 - > 节点6 ）
边：节点4 - > 节点6 ，权值为4 ，minDist[ 6 ] > minDist[ 4 ] + 4 ，更新 minDist[ 6 ] = minDist[ 4 ] + 4 = - 2 + 4 = 2 。
将节点6 加入队列
从队列中取出节点5 ，松弛节点5 作为出发点连接的边（节点5 - > 节点3 ），边（节点5 - > 节点6 ）
边：节点5 - > 节点3 ，权值为1 ，minDist[ 3 ] > minDist[ 5 ] + 1 ，更新 minDist[ 3 ] = minDist[ 5 ] + 1 = 3 + 1 = 4
边：节点5 - > 节点6 ，权值为- 2 ，minDist[ 6 ] > minDist[ 5 ] + ( - 2 ) ，更新 minDist[ 6 ] = minDist[ 5 ] + ( - 2 ) = 3 - 2 = 1
因为节点3 和 节点6 都曾经加入过队列，不用重复加入，避免重复计算。
在代码中我们可以用一个数组 visited 来记录入过队列的元素，加入过队列的元素，不再重复入队列。
从队列中取出节点6 ，松弛节点6 作为出发点连接的边。
节点6 作为终点，没有可以出发的边。
所以直接从队列中取出，如图：
这样我们就完成了基于队列优化的bellman_ford的算法模拟过程。
大家可以发现 基于队列优化的算法，要比bellman_ford 算法 减少很多无用的松弛情况，特别是对于边数众多的大图 优化效果明显。
了解了大体流程，我们再看代码应该怎么写。
在上面模拟过程中，我们每次都要知道 一个节点作为出发点连接了哪些节点。
如果想方便知道这些数据，就需要使用邻接表来存储这个图，如果对于邻接表不了解的话，可以看 kama0047. 参会dijkstra堆 中 图的存储 部分。
整体代码如下：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <list>
#include <climits>
using namespace std;
struct Edge { //邻接表
int to; // 链接的节点
int val; // 边的权重
Edge(int t, int w): to(t), val(w) {} // 构造函数
};
int main() {
int n, m, p1, p2, val;
cin >> n >> m;
vector<list<Edge>> grid(n + 1); // 邻接表
// 将所有边保存起来
for(int i = 0; i < m; i++){
cin >> p1 >> p2 >> val;
// p1 指向 p2，权值为 val
grid[p1].push_back(Edge(p2, val));
}
int start = 1; // 起点
int end = n; // 终点
vector<int> minDist(n + 1 , INT_MAX);
minDist[start] = 0;
queue<int> que;
que.push(start); // 队列里放入起点
while (!que.empty()) {
int node = que.front(); que.pop(); // 先取出元素，再删除元素
for (Edge edge : grid[node]) {
int from = node;
int to = edge.to;
int value = edge.val;
if (minDist[to] > minDist[from] + value) { // 开始松弛
minDist[to] = minDist[from] + value;
que.push(to); // 松弛过的元素加入队列
}
}
}
if (minDist[end] == INT_MAX) cout << "unconnected" << endl; // 不能到达终点
else cout << minDist[end] << endl; // 到达终点最短路径
}
队列优化版Bellman_ford 的时间复杂度 并不稳定，效率高低依赖于图的结构。
例如 如果是一个双向图，且每一个节点和所有其他节点都相连的话，那么该算法的时间复杂度就接近于 Bellman_ford 的 O( N * E) N 为节点数量，E为边的数量。
在这种图中，每一个节点都会重复加入队列 n - 1 次，因为 这种图中 每个节点 都有 n- 1 条指向该节点的边，每条边指向该节点，就需要加入一次队列。（如果这里看不懂，可以在重温一下代码逻辑）
至于为什么 双向图且每一个节点和所有其他节点都相连的话，每个节点 都有 n- 1 条指向该节点的边， 我再来举个例子，如图：
1 < - - - - - - - - > 2
^ ^
| |
| |
| |
| |
v v
3 < - - - - - - - - > 4
图中 每个节点都与其他所有节点相连，节点数n 为 4 ，每个节点都有3 条指向该节点的边，即入度为3 。
n为其他数值的时候，也是一样的。
当然这种图是比较极端的情况，也是最稠密的图。
所以如果图越稠密，则 SPFA的效率越接近与 Bellman_ford。
反之，图越稀疏，SPFA的效率就越高。
一般来说，SPFA 的时间复杂度为 O( K * N) K 为不定值，因为 节点需要计入几次队列取决于 图的稠密度。
如果图是一条线形图且单向的话，每个节点的入度为1 ，那么只需要加入一次队列，这样时间复杂度就是 O( N) 。
所以 SPFA 在最坏的情况下是 O( N * E) ，但 一般情况下 时间复杂度为 O( K * N) 。
尽管如此，以上分析都是 理论上的时间复杂度分析。
并没有计算 出队列 和 入队列的时间消耗。 因为这个在不同语言上 时间消耗也是不一定的。
以C+ + 为例，以下两段代码理论上，时间复杂度都是 O( n) ：
for ( long long i = 0 ; i < n; i+ + ) {
k+ + ;
}
for ( long long i = 0 ; i < n; i+ + ) {
que. push( i) ;
que. front( ) ;
que. pop( ) ;
}
在 MacBook Pro ( 13 - inch, M1, 2020 ) 机器上分别测试这两段代码的时间消耗情况：
n = 10 ^ 4 ，第一段代码的时间消耗：1ms，第二段代码的时间消耗： 4 ms
n = 10 ^ 5 ，第一段代码的时间消耗：1ms，第二段代码的时间消耗： 13 ms
n = 10 ^ 6 ，第一段代码的时间消耗：4ms，第二段代码的时间消耗： 59 ms
n = 10 ^ 7 ，第一段代码的时间消耗: 24ms，第二段代码的时间消耗： 463 ms
n = 10 ^ 8 ，第一段代码的时间消耗: 135ms，第二段代码的时间消耗： 4268 ms
在这里就可以看出 出队列和入队列 其实也是十分耗时的。
SPFA（队列优化版Bellman_ford） 在理论上 时间复杂度更胜一筹，但实际上，也要看图的稠密程度，如果 图很大且非常稠密的情况下，虽然 SPFA的时间复杂度接近Bellman_ford，但实际时间消耗 可能是 SPFA耗时更多。
针对这种情况，我在后面题目讲解中，会特别加入稠密图的测试用例来给大家讲解。
这里可能有录友疑惑，while ( !que. empty( ) ) 队里里 会不会造成死循环？ 例如 图中有环，这样一直有元素加入到队列里？
其实有环的情况，要看它是 正权回路 还是 负权回路。
题目描述中，已经说了，本题没有 负权回路 。
如图：
正权回路 就是有环，但环的总权值为正数。
在有环且只有正权回路的情况下，即使元素重复加入队列，最后，也会因为 所有边都松弛后，节点数值（minDist数组）不在发生变化了 而终止。
（而且有重复元素加入队列是正常的，多条路径到达同一个节点，节点必要要选择一个最短的路径，而这个节点就会重复加入队列进行判断，选一个最短的）
在0094. 城市间货物运输I 中我们讲过对所有边 最多松弛 n - 1 次，就一定可以求出所有起点到所有节点的最小距离即 minDist数组。
即使再松弛n次以上， 所有起点到所有节点的最小距离（minDist数组） 不会再变了。 （这里如果不理解，建议认真看0094. 城市间货物运输I讲解）
所以本题我们使用队列优化，有元素重复加入队列，也会因为最后 minDist数组 不会在发生变化而终止。
节点再加入队列，需要有松弛的行为， 而 每个节点已经都计算出来 起点到该节点的最短路径，那么就不会有 执行这个判断条件if ( minDist[ to] > minDist[ from ] + value) ，从而不会有新的节点加入到队列。
但如果本题有 负权回路，那情况就不一样了，我在下一题目讲解中，会重点讲解 负权回路 带来的变化。
from collections import deque
def main1 ( ) :
n, m = 6 , 7
edges = [ [ 5 , 6 , - 2 ] , [ 1 , 2 , 1 ] , [ 5 , 3 , 1 ] , [ 2 , 5 , 2 ] , [ 2 , 4 , - 3 ] , [ 4 , 6 , 4 ] , [ 1 , 3 , 5 ] ]
grid = [ [ ] for _ in range ( n+ 1 ) ]
for edge in edges:
grid[ edge[ 0 ] ] . append( edge[ 1 : ] )
start = 1
end = n
minDist = [ float ( 'Inf' ) for _ in range ( n+ 1 ) ]
minDist[ start] = 0
que = deque( )
que. append( start)
while que:
node = que. popleft( )
for edge in grid[ node] :
s, t, val = node, edge[ 0 ] , edge[ 1 ]
if minDist[ t] > minDist[ s] + val:
minDist[ t] = minDist[ s] + val
que. append( t)
print ( '开始松弛' )
print ( minDist)
if minDist[ end] == float ( 'Inf' ) : print ( 'unconnected' )
else : print ( minDist[ end] )
"""
n, m = 6, 5
edges = [[5, 6, 1],[4, 5, 1],[3, 4, 1],[2, 3, 1],[1, 2, 1]]
开始松弛
[inf, 0, 1, inf, inf, inf, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 2, inf, inf, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 2, 3, inf, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 2, 3, 4, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
5
n, m = 6, 7
edges = [[5, 6, -2],[1, 2, 1],[5, 3, 1],[2, 5, 2],[2, 4, -3],[4, 6, 4],[1, 3, 5]]
开始松弛
[inf, 0, 1, inf, inf, inf, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 5, inf, inf, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 5, inf, 3, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 5, -2, 3, inf]
开始松弛
[inf, 0, 1, 5, -2, 3, 1]
开始松弛
[inf, 0, 1, 4, -2, 3, 1]
1
"""
from collections import deque
def main ( ) :
n, m = [ int ( v) for v in input ( ) . split( ' ' ) ]
grid = [ [ ] for _ in range ( n+ 1 ) ]
for _ in range ( m) :
v = [ int ( v) for v in input ( ) . split( ' ' ) ]
grid[ v[ 0 ] ] . append( [ v[ 1 ] , v[ 2 ] ] )
start = 1
end = n
minDist = [ float ( 'Inf' ) for _ in range ( n+ 1 ) ]
minDist[ start] = 0
que = deque( )
que. append( start)
while que:
node = que. popleft( )
for edge in grid[ node] :
s, t, val = node, edge[ 0 ] , edge[ 1 ]
if minDist[ t] > minDist[ s] + val:
minDist[ t] = minDist[ s] + val
que. append( t)
if minDist[ end] == float ( 'Inf' ) : print ( 'unconnected' )
else : print ( minDist[ end] )
from collections import deque
class Edge :
def __init__ ( self, to, val) :
self. to = to
self. val = val
n, m = 6 , 7
edges = [ [ 5 , 6 , - 2 ] , [ 1 , 2 , 1 ] , [ 5 , 3 , 1 ] , [ 2 , 5 , 2 ] , [ 2 , 4 , - 3 ] , [ 4 , 6 , 4 ] , [ 1 , 3 , 5 ] ]
grid = [ [ ] for _ in range ( n+ 1 ) ]
for edge in edges:
grid[ edge[ 0 ] ] . append( Edge( edge[ 1 ] , edge[ 2 ] ) )
start = 1
end = n
minDist = [ float ( 'Inf' ) for _ in range ( n+ 1 ) ]
minDist[ start] = 0
que = deque( )
que. append( start)
while que:
node = que. popleft( )
for edge in grid[ node] :
s, t, val = node, edge. to, edge. val
if minDist[ t] > minDist[ s] + val:
minDist[ t] = minDist[ s] + val
que. append( t)
print ( '开始松弛' )
print ( minDist)
if minDist[ end] == float ( 'Inf' ) : print ( 'unconnected' )
else : print ( minDist[ end] )
