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从一道题目出发 —— Luogu 4779 - 【模板】单源最短路径（标准版）
题目链接：https://www.luogu.org/problemnew/show/P4779
题目背景
2018 年 7 月 19 日，某位同学在 NOI Day 1 T1 归程 一题里非常熟练地使用了一个广为人知的算法求最短路。
然后呢？
100→60；
Ag→Cu；
最终，他因此没能与理想的大学达成契约。
小 F 衷心祝愿大家不再重蹈覆辙。
题目描述
给定一个 N 个点，M 条有向边的带非负权图，请你计算从 S 出发，到每个点的距离。
数据保证你能从 S 出发到任意点。
输入格式：
第一行为三个正整数 N,M,S。 第二行起 M 行，每行三个非负整数 ui,vi,wi，表示从 ui 到 vi 有一条权值为 wi 的边。
输出格式：
输出一行 N 个空格分隔的非负整数，表示 S 到每个点的距离。
4 6 1 1 2 2 2 3 2 2 4 1 1 3 5 3 4 3 1 4 4
题解：
这是一道最短路的模板题，但是它卡SPFA，还卡某些优化不好的SPFA，所以本题我们要使用SLF+swap优化的SPFA。
（顺便再用堆优化dijkstra）
首先回顾一下Bellman-Ford算法：
①初始化，所有点的 dist[i] = INF，出发点 s 的 dist[s] = 0；
②对于每条边 edge(u,v)，若 dist[u] != INF，且 dist[v] > dist[u] + edge(u,v).w，则松弛 dist[v] = dist[u] + edge(u,v).w
③循环步骤② $left| V ight| - 1$ 次，或者知道某一次步骤②中没有边可以松弛，则转步骤④
④若存在一条边 edge(u,v)，满足 dist[u] != INF，且dist[v] > dist[u] + edge(u,v).w，则图中存在负环。
我们知道，Bellman-Ford算法的时间复杂度是 $Oleft( {left| V ight|left| E ight|} ight)$，而我们可以使用队列对其进行优化，那就是大名鼎鼎的SPFA算法，
所以说，SPFA就是队列优化的Bellman-Ford算法。
不妨回顾一下SPFA算法：
①初始化，所有点的 dist[i] = INF，源点 s 的 dist[s] = 0；构建队列，源点 s 入队，并标记该点已在队列中。
②队头出队，标记该点已不在队列中（若图存在负权边，则可以对该点出队次数检查，若出队次数大于 n，则存在负环，算法结束），
遍历该点出发的所有边，假设当前遍历到某条边为 edge(u,v)，若 dist[v] > dist[u] + edge(u,v).w，则松弛dist[v] = dist[u] + edge(u,v).w，
检查节点 v 是否在队列中，若不在则入队，标记节点 v 已在队列中。
④重复执行步骤②直到队列为空。
普通SPFA的TLE代码：
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=1e5+10; const int INF=0x3f3f3f3f; int n,m,s; //邻接表存图 struct Edge{ int u,v,w; Edge(int u=0,int v=0,int w=0){this->u=u,this->v=v,this->w=w;} }; vector<Edge> E; vector<int> G[maxn]; void addedge(int u,int v,int w) { E.push_back(Edge(u,v,w)); G[u].push_back(E.size()-1); } //SPFA单源最短路 int dist[maxn]; bool vis[maxn]; void spfa() { for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=INF,vis[i]=0; dist[s]=0; queue<int> Q; Q.push(s); vis[s]=1; while(!Q.empty()) { int u=Q.front();Q.pop(); vis[u]=0; for(int i=0;i<G[u].size();i++) { Edge &e=E[G[u][i]]; int v=e.v; if(dist[v]>dist[u]+e.w) { dist[v]=dist[u]+e.w; if(!vis[v]) { Q.push(v); vis[v]=1; } } } } } int main() { scanf("%d%d%d",&n,&m,&s); for(int i=1;i<=m;i++) { int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); addedge(u,v,w); } spfa(); for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%s",dist[i],((i==n)?" ":" ")); }
但是，对于这个“队列优化”，有必要清楚的一点是：
SPFA的时间复杂度，其实和Bellman-Ford是一样的，都是$Oleft( {left| V ight|left| E ight|} ight)$，
只是SPFA在部分图中跑的比较快，给人以 $Oleft( {kleft| E ight|} ight)$ 的感觉（其中 $k$ 为所有点入队次数的平均，部分图的 $k$ 值很小），
但是，现在很多的题目，都是会卡掉SPFA的。所以，现在对于没有负权边的图，单源最短路请优先考虑堆优化Dij
当然啦，SPFA被卡了我还是想用SPFA怎么办？根据知乎上@fstqwq对于“如何看待SPFA算法已死这种说法？”的回答表明，
在不断的构造图卡SPFA和不断地优化SPFA过数据的斗争中，LLL优化、SLF优化、SLF带容错等一系列优化都被卡掉了，
所以……
而到目前（2018.9.4）为止，暂时有位神仙想出了一种SLF+swap优化的SPFA，暂时还很难卡掉，是不是SPFA还能苟住一波呢？心向往之情不自禁地就想了解一下：
首先是单纯的 SLF优化：Small Label First策略，设要入队的节点是 j，而队首元素为 i，若dist[j] < dist[i] 则将 j 插入队首，否则插入队尾。
再然后是 SLF+swap优化：每当队列改变时，如果队首节点 i 的 dist[i] 大于队尾节点 j 的 dist[j]，则交换首尾节点。
SLF+swap优化的AC代码：
#include<bits/stdc++.h> using namespace std;
const int maxn=1e5+10; const int INF=0x3f3f3f3f; int n,m,s; //邻接表存图 struct Edge{ int u,v,w; Edge(int u=0,int v=0,int w=0){this->u=u,this->v=v,this->w=w;} }; vector<Edge> E; vector<int> G[maxn]; void addedge(int u,int v,int w) { E.push_back(Edge(u,v,w)); G[u].push_back(E.size()-1); } //数组模拟队列 const int Qsize=2e5+10; int head,tail; int Q[Qsize]; //SPFA单源最短路 int dist[maxn]; bool vis[maxn]; void spfa() { for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=INF,vis[i]=0; dist[s]=0; head=tail=0; Q[tail++]=s; vis[s]=1; while(head<tail) { int u=Q[head++]; vis[u]=0; if(head<tail-1 && dist[Q[head]]>dist[Q[tail-1]]) swap(Q[head],Q[tail-1]); for(int i=0;i<G[u].size();i++) { Edge &e=E[G[u][i]]; int v=e.v; if(dist[v]>dist[u]+e.w) { dist[v]=dist[u]+e.w; if(!vis[v]) { Q[tail++]=v; vis[v]=1; if(head<tail-1 && dist[Q[head]]>dist[Q[tail-1]]) swap(Q[head],Q[tail-1]); } } } } } int main() { scanf("%d%d%d",&n,&m,&s); for(int i=1;i<=m;i++) { int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); addedge(u,v,w); } spfa(); for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%s",dist[i],((i==n)?" ":" ")); }
第二天凌晨（2018.9.5 - 0:18）更新，上面的代码WA了，添加的第六组数据，直接把这种优化的SPFA给叉掉了，神奇！
所以！再强调一遍！
所以！还是Dijkstra大法好！
接下来回到Dijkstra时间！之前说了，没有负权边的图，推荐使用堆优化的Dijkstra，时间复杂度有保证！
首先依然是回顾一下Dijkstra算法：
①构建两个存储节点的集合：
集合S：存储的是已经确定正确计算出dist[]的节点，刚开始为空；
集合Q：$V - S$，刚开始时就等于集合V。
构建标记数组vis[]，标记为1代表该点在集合S中，标记为0就在集合Q中。
②初始化，所有点的 dist[i] = INF，源点 s 的 dist[s] = 0；所有点的标记全部置零。
②重复 $left| V ight|$ 次如下步骤：
1.寻找集合Q里dist[]最小的那个节点 u，标记 vis[u] = 1（放入集合S中）
2.遍历节点 u 出发的所有边，假设当前遍历到某条边为 edge(u,v)，若节点 v 在集合Q中（vis[v] = 0），则尝试松弛dist[v] = min( dist[v] , dist[u] + edge(u,v).w )。
普通的Dijkstra算法时间复杂度 $Oleft( {left| V ight|^2 } ight)$，跟Bellman-Ford算法和普通SPFA一样过不了本题，
所以就要掏出堆优化的Dijkstra了，因为要寻找集合Q里dist[]最小的那个节点 u，不一定要遍历来寻找，可以通过堆来降低寻找的时间复杂度。
第一种，实现起来最简单的，用STL库的优先队列实现，
考虑最坏情况，所有的边都要松弛一遍，则往优先队列里push了 $Oleft( {left| E ight|} ight)$ 个元素，所以每次push和pop都要 $Oleft( {log left| E ight|} ight)$，
同样，又因为最坏情况每条边都要松弛一次，则要进行 $Oleft( {left| E ight|} ight)$ 次push和pop。故时间复杂度 $Oleft( {left| E ight|log left| E ight|} ight)$，
AC代码：
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef pair<int,int> pii; //first是最短距离，second是节点编号 #define mk(x,y) make_pair(x,y) const int maxn=1e5+10; const int INF=0x3f3f3f3f; int n,m,s; struct Edge{ int u,v,w; Edge(int u=0,int v=0,int w=0){this->u=u,this->v=v,this->w=w;} }; vector<Edge> E; vector<int> G[maxn]; void addedge(int u,int v,int w) { E.push_back(Edge(u,v,w)); G[u].push_back(E.size()-1); } int dist[maxn]; bool vis[maxn]; priority_queue< pii, vector<pii>, greater<pii> > Q; void dijkstra() { for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=INF, vis[i]=0; dist[s]=0, Q.push(mk(0,s)); while(!Q.empty()) { int u=Q.top().second; Q.pop(); if(vis[u]) continue; vis[u]=1; for(auto x:G[u]) { Edge &e=E[x]; int v=e.v; if(vis[v]) continue; if(dist[v]>dist[u]+e.w) dist[v]=dist[u]+e.w, Q.push(mk(dist[v],v)); } } } int main() { scanf("%d%d%d",&n,&m,&s); for(int i=1;i<=m;i++) { int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); addedge(u,v,w); } dijkstra(); for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%s",dist[i],((i==n)?" ":" ")); }
接下来是手写二叉堆优化Dijkstra算法，由于控制堆内元素个数 $Oleft( {left| V ight|} ight)$，所以每次push和pop时间复杂度是 $Oleft( {log left| V ight|} ight)$，
同时，每个点都出堆（或者说，出集合Q）一次，则进行了 $Oleft( {left| V ight|} ight)$ 次pop操作，
又考虑最坏情况每条边都进行了松弛，则进行了 $Oleft( {left| E ight|} ight)$ 次入堆push或者堆内某个点上移up操作，
因此总时间复杂度 $Oleft( {left( {left| V ight| + left| E ight|} ight)log left| V ight|} ight)$。
AC代码：
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=1e5+10; const int INF=0x3f3f3f3f; int n,m,s; int dist[maxn]; bool vis[maxn]; struct Edge{ int u,v,w; Edge(int u=0,int v=0,int w=0){this->u=u,this->v=v,this->w=w;} }; vector<Edge> E; vector<int> G[maxn]; void addedge(int u,int v,int w) { E.push_back(Edge(u,v,w)); G[u].push_back(E.size()-1); } struct Heap { int sz; int heap[4*maxn],pos[maxn]; void up(int now) { while(now>1) { int par=now>>1; if(dist[heap[now]]<dist[heap[par]]) //子节点小于父节点，不满足小顶堆性质 { swap(heap[par],heap[now]); swap(pos[heap[par]],pos[heap[now]]); now=par; } else break; } } void push(int x) //插入权值为x的节点 { heap[++sz]=x; pos[x]=sz; up(sz); } inline int top(){return heap[1];} void down(int now) { while((now<<1)<=sz) { int nxt=now<<1; if(nxt+1<=sz && dist[heap[nxt+1]]<dist[heap[nxt]]) nxt++; //取左右子节点中较小的 if(dist[heap[now]]>dist[heap[nxt]]) //子节点小于父节点，不满足小顶堆性质 { swap(heap[now],heap[nxt]); swap(pos[heap[now]],pos[heap[nxt]]); now=nxt; } else break; } } void pop() //移除堆顶 { heap[1]=heap[sz--]; pos[heap[1]]=1; down(1); } void del(int p) //删除存储在数组下标为p位置的节点 { heap[p]=heap[sz--]; pos[heap[p]]=p; up(p), down(p); } inline void clr() { sz=0; memset(pos,0,sizeof(pos)); } }h; void dijkstra() { for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=INF, vis[i]=0; dist[s]=0; h.clr(); h.push(s); while(h.sz) { int u=h.top(); h.pop(); if(vis[u]) continue; vis[u]=1; for(int i=0;i<G[u].size();i++) { Edge &e=E[G[u][i]]; int v=e.v; if(!vis[v] && dist[v]>dist[u]+e.w) { dist[v]=dist[u]+e.w; if(h.pos[v]) h.up(h.pos[v]); else h.push(v); } } } } int main() { scanf("%d%d%d",&n,&m,&s); for(int i=1;i<=m;i++) { int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); addedge(u,v,w); } dijkstra(); for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%s",dist[i],((i==n)?" ":" ")); }
这个代码还没有AC，只拿了80分，但是今晚（2018.9.4 - 23:38）把上面AC过的代码交了一发，以及本题题解里面的代码交了一些，都只有80分，最后一个测试点没能通过，原因是因为Too long on line 1，比较奇怪，猜测可能是数据问题。
第二天凌晨（2018.9.5 - 0:15）更新，上面的代码AC了，添加的第六组数据有点问题，已经被@fstqwq巨巨修好了。
当然，最后还有一种比较神奇的优化Dijkstra方式，就是线段树优化（线段树天下第一！），
其实它优化Dijkstra的原理和优先队列和二叉堆都是差不多的，优化的重点无非是在集合Q找dist[]最小的那个点，
所以首先不妨把1~n个点全部扔进去建线段树，维护两个值：区间最小值minval 和 最小值在哪个位置minpos，现在这棵线段树就是我们的初始的集合Q了！
要在集合Q里找dist[]最小的节点 u，简单啊 节点u 不就是 node[root].minpos 嘛！
很好，那接下来怎么把这个节点从集合Q里踢出去呢，删除节点不现实，把它更新成INF不就好了，这样以后就不会再找到这个点了，
如果还能再找到这个点……说明整棵线段树里所有元素的值都变成INF了，那不就代表集合Q是空的了嘛，所以循环结束~
时间复杂度：建树 $Oleft( {left| V ight|} ight)$，线段树单点修改 $Oleft( {log left| V ight|} ight)$，
每个点出集合Q一次即 $Oleft( {left| V ight|} ight)$ 次线段树单点修改，每条边全部松弛一次即 $Oleft( {left| E ight|} ight)$ 次线段树单点修改，
因此总的时间复杂度 $Oleft( {left( {left| V ight| + left| E ight|} ight)log left| V ight|} ight)$。
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=1e5+10; const int INF=0x3f3f3f3f; int n,m,s; int dist[maxn]; bool vis[maxn]; struct Edge{ int u,v,w; Edge(int u=0,int v=0,int w=0){this->u=u,this->v=v,this->w=w;} }; vector<Edge> E; vector<int> G[maxn]; void addedge(int u,int v,int w) { E.push_back(Edge(u,v,w)); G[u].push_back(E.size()-1); } /********************************* Segment Tree - st *********************************/ struct Node{ int l,r; int minval,minpos; }node[4*maxn]; int nodeidx[maxn]; void pushup(int root) { if(node[root<<1].minval<=node[root<<1|1].minval) { node[root].minval=node[root<<1].minval; node[root].minpos=node[root<<1].minpos; } else { node[root].minval=node[root<<1|1].minval; node[root].minpos=node[root<<1|1].minpos; } } void build(int root,int l,int r) { if(l>r) return; node[root].l=l; node[root].r=r; if(l==r) { node[root].minval=((l==s)?0:INF); node[root].minpos=l; nodeidx[l]=root; } else { int mid=l+(r-l)/2; build(root*2,l,mid); build(root*2+1,mid+1,r); pushup(root); } } void update(int root,int pos,int val) { if(node[root].l==node[root].r) { node[root].minval=val; return; } int mid=node[root].l+(node[root].r-node[root].l)/2; if(pos<=mid) update(root*2,pos,val); if(pos>mid) update(root*2+1,pos,val); pushup(root); } /********************************* Segment Tree - ed *********************************/ void dijkstra() { for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=((i==s)?0:INF),vis[i]=0; build(1,1,n); while(node[1].minval<INF) { int u=node[1].minpos; if(vis[u]) continue; vis[u]=1; update(1,u,INF); for(int i=0;i<G[u].size();i++) { Edge &e=E[G[u][i]]; int v=e.v; if(vis[v]) continue; if(dist[v]>dist[u]+e.w) { dist[v]=dist[u]+e.w; update(1,v,dist[u]+e.w); } } } } int main() { scanf("%d%d%d",&n,&m,&s); for(int i=1;i<=m;i++) { int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); addedge(u,v,w); } dijkstra(); for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d%s",dist[i],((i==n)?" ":" ")); }