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python/TangDou/AcWing/ShortestPath/853.md
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2025-08-30 18:35:01 +08:00

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##AcWing 853. 有边数限制的最短路

一、题目描述

给定一个 n 个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环, 边权可能为负数。

请你求出从 1 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离,如果无法从 1 号点走到 n 号点,输出 impossible。

注意:图中可能 存在负权回路 。

输入格式 第一行包含三个整数 $n,m,k$。

接下来 $$ 行,每行包含三个整数 $x,y,z$,表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边,边长为 $z$。

点的编号为 $1∼n$。

输出格式 输出一个整数,表示从 1 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离。

如果不存在满足条件的路径,则输出 impossible。

数据范围 $1≤n,k≤500,1≤m≤10000,1≤x,y≤n$, 任意边长的绝对值不超过 $10000$。

输入样例:

3 3 1
1 2 1
2 3 1
1 3 3

输出样例:

3
3 3 1
1 2 1
2 3 1
1 3 3

输出样例:

3

图解算法见这里

陈小玉老师的视频

二、$Bellman-Ford$算法

$Bellman-Ford$算法的实现方式是每一次都对图中的所有边进行一次松弛操作,对于边(u,v):dist[v] = min(dist[v],dist[u] + w),每一轮都对边进行操作,当某一轮没有边再发生松弛操作即可停止。

在最短路存在的前提下,那么我们每一次的松弛操作都应当让最短路的边数+1,而最短路最多只有$n-1$条边,故最多循环$n-1$次,即可得出结果,而每次对边进行松弛时间复杂度是$O(m)$,故总时间复杂度是$O(nm)$。

$Bellman-Ford$算法还可以检测图中是否存在负权环,当循环松弛操作$n-1$次后,第$n$次操作仍然有边发生了松弛操作,那么就意味着$n$个点的最短路可以拥有$n$条边,因此必然存在环,但一般判断负环不使用$Bellman-Ford$算法,而是用优化后的版本$SPFA$算法,包括求最短路也是,那么$Bellman-Ford$算法还有什么优势呢?优势就在于本题,有边数限制的最短路问题只能用$Bellman-Ford$算法来求解。

需要注意的点:

① 每次松弛的时候,是使用上次松弛完的结果来计算本次的结果,因此计算的时候需要备份一次上次的结果,以免发生“串联更新”的问题,也就是使用本次松弛计算的结果来更新后续的结果;

② 输出答案时,可能存在负权边更新了两个无法到达的点的情况,所以判断不能直接判断是否等于0x3f,比如1无法到达点5,也无法到达点7,但5->7的边权是-2,那么在每次松弛的时候,是会导致这个值变小一点点的。

要点总结

  • $bellman-ford$可以处理负权边,而$Dijkstra$只能处理正权边。

  • $bellman-ford$算法可以处理负权回路,因为它求得的最短路是有限制的,是限制了边数的,这样不会永久的走下去,会得到一个解;

  • $SPFA$算法各方面优于该算法,但是在碰到 限制了最短路径长度 时就只能用$bellman-ford$了,此时直接把$n$重循环改成$k$次循环即可

三、实现代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e4 + 10;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int n, m, T;
// 邻接表
int idx, e[N], ne[N], h[N], w[N];
void add(int a, int b, int c) {
    e[idx] = b, ne[idx] = h[a], w[idx] = c, h[a] = idx++;
}

int backup[N]; // 拷贝一下d数组,避免出现串联
int d[N];      // 最短距离

int bellman_ford() {
    memset(d, 0x3f, sizeof d);
    d[1] = 0;

    while (T--) {
        memcpy(backup, d, sizeof d);            // 每次更新前memcpy避免出现串联
        for (int u = 1; u <= n; u++)            // 执行n次松驰操作
            for (int i = h[u]; ~i; i = ne[i]) { // 枚举每个出边
                int v = e[i];
                d[v] = min(d[v], backup[u] + w[i]);
            }
    }
    if (d[n] > INF / 2) return INF; // 因为有负权边所以可能出现d[n]比0x3f3f3f3f稍微小一些
    return d[n];
}
int main() {
    cin >> n >> m >> T;
    memset(h, -1, sizeof h);
    while (m--) {
        int a, b, c;
        cin >> a >> b >> c;
        add(a, b, c);
    }
    int t = bellman_ford();
    if (t == INF)
        puts("impossible");
    else
        cout << t << endl;
    return 0;
}

四、答疑时间

$Q:$为什么使用了$>INF/2$这样的代码?

比如说这样: 这个奇葩起点和终点居然不连通 $4$号点在经过松弛操作后可能会更新$5$号点,因为正无穷$-2$<正无穷嘛 所以终点就不是正无穷了,所以就返回正无穷$-2$了,不对 又因为如果正无穷减也不会减的太大(数据保证边权的绝对值不大于$100000$)

所以就直接这样写

if(d[n]>=0x3f3f3f3f/2)return INF;
return d[n];