Java Can'；bellman-ford算法的t生成右图

我有一个贝尔曼-福特算法的实现。 输入程序提供了一个边列表。 如果没有优化，它看起来是这样的：

int i, j;
        for (i = 0; i < number_of_vertices; i++) {
            distances[i] = MAX;
        }
        distances[source] = 0;
        for (i = 1; i < number_of_vertices - 1; ++i) {

            for (j = 0; j < e; ++j) { //here i am calculating the shortest path
                if (distances[edges.get(j).source] + edges.get(j).weight < distances[edges.get(j).destination]) {
                    distances[edges.get(j).destination] = distances[edges.get(j).source] + edges.get(j).weight;
                }
            }
        }

inti，j；
对于（i=0；i<顶点数；i++）{
距离[i]=最大值；
}
距离[源]=0；
对于（i=1；i<顶点的个数-1；++i）{
对于（j=0；j

它具有O（V*E）的复杂性 但是他的优化工作非常快。看起来像

while (true) {

            boolean any = false;
            for (j = 0; j < e; ++j) { //here i am calculating the shortest path
                if (distances[edges.get(j).source] + edges.get(j).weight < distances[edges.get(j).destination]) {
                    distances[edges.get(j).destination] = distances[edges.get(j).source] + edges.get(j).weight;
                    any = true;
                }
            }
            if (!any) break;
        }

while（true）{
布尔值any=false；
对于（j=0；j

在实践中，如果外循环中的顶点数（例如一万个）只有10-12次迭代，而不是一万次，则该算法完成其工作

这是我的生成代码：

//q - vertices

for (int q = 100; q <= 20000; q += 100) {
          List<Edge> edges = new ArrayList();
                for (int i = 0; i < q; i++) {
                    for (int j = 0; j < q; j++) {
                        if (i == j) {
                            continue;
                        }

                        double random = Math.random();
                        if (random < 0.005) {
                            int x = ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 100000);
                           edges.add(new Edge(i, j, x));
                            edges++;
                        }
                    }

                }
              //write edges to file edges
            }

//q-顶点
对于（int q=100；q像您所说的Bellman-Ford算法的复杂性是O（| E |*| V |）。在您的生成器中，添加边的概率可以忽略不计（0.005），这就是我认为代码运行速度快的原因

增加概率，将有更多的边，因此Bellman-Ford将花费更长的时间。
因此，您的问题是：Bellman-Ford（或一般最短路径算法）的硬示例是什么？@gilleain是的，使用我的生成器，外循环的迭代次数太少，需要随机生成“硬”/“简单”这个算法的图形，他不能用它来这么快完成任务。@gilleain我需要它，因为我有Dijkstra算法的实现，它使用二叉树，算法复杂度为O（E*log（V））还有工作时间，正如Bellman Ford with Optimization的这个实现所理解的那样。然后它看起来更像是一个数学问题-哪类图有大量的短路径？类似的。在我的生成器中，例如，如果顶点=10000->Edge≈500000.但外部循环的迭代次数不受影响。如果我公开生成边的百分比为30%，例如我有3000个顶点，我在while（true）循环上有10次迭代，而没有优化必须是3000。在这个例子中，Dijkstra运行3523毫秒，Bellman Ford 3024，尽管Dijkstra的复杂性（E*log（V））@Birthright具有10000个顶点和500000条边的图不是稠密的。在我看来，只有在更大和更密集的图（更多的顶点和边）上，差异才会变得明显.i在稀疏图中测试算法。但好的。如果生成概率为80%，我得到的结果就是。顶点=3000，边=7196374，同时的迭代次数（true）loop=9。Bellman-Ford-4851毫秒，Dijkstra使用二叉树-5311毫秒如果while循环的迭代次数仅为9，则Bellman-Ford将取O（9*E），Dijkstra将取O（log（3000）*E）.所以我需要增加循环中的迭代次数，如果以不同的方式生成图形，这是可能的。也许我在某个地方错了，如果我生成另一个图形，那么Dijkstra的工作时间也会更长，但目前我不喜欢Dijkstra比Bellman Ford慢