Алгоритм Беллмана-Форда
Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
Алгоритм Беллмана-Форда[1][2][3] предназначен для решения задачи поиска кратчайшего пути на графе. Для заданного ориентированного взвешенного графа алгоритм находит кратчайшие расстояния от выделенной вершины-источника до всех остальных вершин графа. Алгоритм Беллмана-Форда масштабируется хуже других алгоритмов решения указанной задачи (сложность [math]\displaystyle{ O(mn) }[/math] против [math]\displaystyle{ O(m + n\ln n) }[/math] у алгоритма Дейкстры), однако его отличительной особенностью является применимость к графам с произвольными, в том числе отрицательными, весами.
Математическое описание
Пусть задан граф [math]\displaystyle{ G = (V, E) }[/math] с весами рёбер [math]\displaystyle{ f(e) }[/math] и выделенной вершиной-источником [math]\displaystyle{ u }[/math]. Обозначим через [math]\displaystyle{ d(v) }[/math] кратчайшее расстояние от источника [math]\displaystyle{ u }[/math] до вершины [math]\displaystyle{ v }[/math].
Алгоритм Беллмана-Форда ищет функцию [math]\displaystyle{ d(v) }[/math] как единственное решение уравнения
- [math]\displaystyle{ d(v) = \min \{ d(w) + f(e) \mid e = (w, v) \in E \}, \quad \forall v \ne u, }[/math]
с начальным условием [math]\displaystyle{ d(u) = 0 }[/math].
Вычислительное ядро алгоритма
Основной операцией алгоритма является релаксация ребра: если [math]\displaystyle{ e = (w, v) \in E }[/math] и [math]\displaystyle{ d(v) \gt d(w) + f(e) }[/math], то производится присваивание [math]\displaystyle{ d(v) \leftarrow d(w) + f(e) }[/math].
Макроструктура алгоритма
Алгоритм последовательно уточняет значения функции [math]\displaystyle{ d(v) }[/math].
- В самом начале производится присваивание [math]\displaystyle{ d(u) = 0 }[/math], [math]\displaystyle{ d(v) = \infty }[/math], [math]\displaystyle{ \forall v \ne u }[/math].
- Далее происходит [math]\displaystyle{ n-1 }[/math] итерация, в ходе каждой из которых производится релаксация всех рёбер графа.
Описание схемы реализации последовательного алгоритма
Последовательный алгоритм реализуется следующим псевдокодом:
Входные данные:
граф с вершинами V, рёбрами E с весами f(e);
вершина-источник u.
Выходные данные: расстояния d(v) до каждой вершины v ∈ V от вершины u.
for each v ∈ V do d(v) := ∞
d(u) = 0
for i from 1 to |V| - 1:
for e = (w, v) ∈ E:
if d(v) > d(w) + f(e):
d(v) := d(w) + f(e)
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Описание ресурса параллелизма алгоритма
Алгоритм Δ-шагания может рассматриваться как параллельная версия алгоритма Беллмана-Форда.
Описание входных и выходных данных
Свойства алгоритма
Алгоритм может распознавать наличие отрицательных циклов в графе. Ребро [math]\displaystyle{ e = (v, w) }[/math] лежит на таком цикле, если вычисленные алгоритмом кратчайшие расстояния [math]\displaystyle{ d(v) }[/math] удовлетворяют условию
- [math]\displaystyle{ d(v) + f(e) \lt d(w), }[/math]
где [math]\displaystyle{ f(e) }[/math] – вес ребра [math]\displaystyle{ e }[/math]. Условие может быть проверено для всех рёбер графа за время [math]\displaystyle{ O(m) }[/math].
Программная реализация алгоритмов
Особенности реализации последовательного алгоритма
Описание локальности данных и вычислений
Возможные способы и особенности реализации параллельного алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
- C++: Boost Graph Library (функция
bellman_ford_shortest). - Python: NetworkX (функция
bellman_ford). - Java: JGraphT (класс
BellmanFordShortestPath).