Golang 使用Bellman-Ford算法在加权有向无环图中找到最长路径

在本文中，我们将编写一个Go语言程序，使用Bellman-Ford算法在加权有向无环图中找到最长路径。Bellman-Ford算法是一种常用的用于在加权有向图中找到源顶点到其他顶点的最长路径的算法。

语法

func range(variable)

使用range函数可以迭代任何数据类型。首先写入range关键字，然后是我们想要迭代的数据类型。

func make ([] type, size, capacity)

在Go编程语言中创建数组或映射时，make函数接收三个参数：要创建的变量类型、其大小和容量。

步骤

步骤1 - 使用int类型创建一个具有三个字段的Edge结构体：src、dest和weight
步骤2 - 在此步骤中，创建一个find_longest_path函数，其输入参数为edges、vertices和source
步骤3 - 此函数返回一个数组，表示从源顶点到所有其他顶点的最长路径距离
步骤4 - 使用make内置函数创建一个名为dist的数组，用于存储路径距离
步骤5 - 初始时，使用for循环将dist的元素设置为math.MinInt32，并将源顶点设置为0。然后，使用嵌套循环在外部循环中迭代vertices-1次。在内部循环中，迭代edges数组中的每个边
步骤6 - 对于每条边，计算源顶点u、目标顶点v和权重w。然后，检查到源顶点u的距离是否不为math.MinInt32
步骤7 - 然后，如果到u的距离与权重w的和大于当前到v的距离，则将v的距离修改为到u的距离与权重w的和
步骤8 - dist数组将存储从源顶点到所有其他顶点的最长路径距离
步骤9 - 最后，在main函数中创建顶点数和边的列表
步骤10 - 在此处创建一个源顶点变量，用于查找最长路径距离。然后，使用边、顶点和源作为参数调用find_longest_path函数。得到的结果将存储在longest_path变量中
步骤11 - 最后，使用for循环打印每个顶点的最长路径距离、顶点索引和距离，并使用fmt包的Println函数打印语句。

示例

Bellman-Ford算法重复放松图的边，并更新距离值，直到找到最佳的最长路径。

package main

import (
    "fmt"
    "math"
)
type Edge struct {
    src, dest, weight int
}

func find_longest_path(edges []Edge, vertices, source int) []int {
    dist := make([]int, vertices)
    for i := range dist {
        dist[i] = math.MinInt32
    }
    dist[source] = 0

    for i := 0; i < vertices-1; i++ {
        for _, edge := range edges {
            u := edge.src
            v := edge.dest
            w := edge.weight

            if dist[u] != math.MinInt32 && dist[u]+w > dist[v] {
                dist[v] = dist[u] + w
            }
        }
    }
    return dist
}

func main() {
    vertices := 6
    edges := []Edge{
        {0, 1, 5},
        {0, 2, 3},
        {1, 3, 6},
        {1, 2, 2},
        {2, 4, 4},
        {2, 5, 2},
        {2, 3, 7},
        {3, 5, 1},
        {3, 4, -1},
        {4, 5, -2},
    }

    source := 1
    longest_path := find_longest_path(edges, vertices, source)

    fmt.Println("Longest path distances from source vertex", source, "to all other vertices:")
    for I, dist := range longest_path {
        fmt.Println("Vertex", I, ":", dist)
    }
}

输出

Longest path distances from source vertex 1 to all other vertices:
Vertex 0 : -2147483648
Vertex 1 : 0
Vertex 2 : 2
Vertex 3 : 9
Vertex 4 : 8
Vertex 5 : 10