কম্পিউটার

বেলম্যান-ফোর্ড অ্যালগরিদম ছোট পথের জন্য


বেলম্যান-ফোর্ড অ্যালগরিদম উৎসের শীর্ষবিন্দু থেকে অন্য কোনো শীর্ষবিন্দুতে ন্যূনতম দূরত্ব খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়। ডিজকস্ট্রার অ্যালগরিদমের সাথে এই অ্যালগরিদমের প্রধান পার্থক্য হল, ডিজকস্ট্রার অ্যালগরিদমে আমরা নেতিবাচক ওজন পরিচালনা করতে পারি না, তবে এখানে আমরা সহজেই এটি পরিচালনা করতে পারি।

বেলম্যান-ফোর্ড অ্যালগরিদম ছোট পথের জন্য


বেলম্যান-ফোর্ড অ্যালগরিদম বটম-আপ পদ্ধতিতে দূরত্ব খুঁজে বের করে। প্রথমে, এটি সেই দূরত্বগুলি খুঁজে পায় যেগুলির পথে কেবল একটি প্রান্ত রয়েছে। এর পরে সমস্ত সম্ভাব্য সমাধান খুঁজতে পথের দৈর্ঘ্য বাড়ান।

ইনপুট এবং আউটপুট

Input:
The cost matrix of the graph:
0  6  ∞ 7  ∞
∞  0  5 8 -4
∞ -2  0 ∞  ∞
∞  ∞ -3 0  9
2  ∞  7 ∞  0

Output:
Source Vertex: 2
Vert:   0   1   2   3   4
Dist:  -4  -2   0   3  -6
Pred:   4   2  -1   0   1
The graph has no negative edge cycle

অ্যালগরিদম

bellmanFord(dist, pred, source)

ইনপুট - দূরত্বের তালিকা, পূর্বসূরি তালিকা এবং উৎস শীর্ষবিন্দু।
আউটপুট - সত্য, যখন একটি নেতিবাচক চক্র পাওয়া যায়।

Begin
   iCount := 1
   maxEdge := n * (n - 1) / 2     //n is number of vertices

   for all vertices v of the graph, do
      dist[v] := ∞
      pred[v] := ϕ
   done

   dist[source] := 0
   eCount := number of edges present in the graph
   create edge list named edgeList

   while iCount < n, do
      for i := 0 to eCount, do
         if dist[edgeList[i].v] > dist[edgeList[i].u] + (cost[u,v] for edge i) dist[edgeList[i].v] > dist[edgeList[i].u] + (cost[u,v] for edge i) pred[edgeList[i].v] := edgeList[i].u
      done
   done

   iCount := iCount + 1
   for all vertices i in the graph, do
      if dist[edgeList[i].v] > dist[edgeList[i].u] + (cost[u,v] for edge i),
         then return true
   done

   return false
End

উদাহরণ

#include<iostream>
#include<iomanip>
#define V 5
#define INF 999
using namespace std;
//Cost matrix of the graph (directed) vertex 5

int costMat[V][V] = {
   {0, 6, INF, 7, INF},
   {INF, 0, 5, 8, -4},
   {INF, -2, 0, INF, INF},
   {INF, INF, -3, 0, 9},
   {2, INF, 7, INF, 0}
};

typedef struct {
   int u, v, cost;
}edge;

int isDiagraph() {

   //check the graph is directed graph or not

   int i, j;
   for(i = 0; i<V; i++) {
      for(j = 0; j<V; j++) {
         if(costMat[i][j] != costMat[j][i]) {
            return 1;      //graph is directed
         }
      }
   }
   return 0;//graph is undirected
}

int makeEdgeList(edge *eList) {
   //create edgelist from the edges of graph
   int count = -1;
   if(isDiagraph()) {
      for(int i = 0; i<V; i++) {
         for(int j = 0; j<V; j++) {
            if(costMat[i][j] != 0 && costMat[i][j] != INF) {
               count++;         //edge find when graph is directed
               eList[count].u = i; eList[count].v = j;
               eList[count].cost = costMat[i][j];
            }
         }
      }
   }else {
      for(int i = 0; i<V; i++) {
         for(int j = 0; j<i; j++) {
            if(costMat[i][j] != INF) {
               count++;         //edge find when graph is undirected
               eList[count].u = i; eList[count].v = j;
               eList[count].cost = costMat[i][j];
            }
         }
      }
   }
   return count+1;
}

int bellmanFord(int *dist, int *pred,int src) {
   int icount = 1, ecount, max = V*(V-1)/2;
   edge edgeList[max];

   for(int i = 0; i<V; i++) {
      dist[i] = INF;      //initialize with infinity
      pred[i] = -1;      //no predecessor found.
   }

   dist[src] = 0;//for starting vertex, distance is 0

   ecount = makeEdgeList(edgeList);       //edgeList formation

   while(icount < V) {       //number of iteration is (Vertex - 1)
      for(int i = 0; i<ecount; i++) {
         if(dist[edgeList[i].v] > dist[edgeList[i].u] + costMat[edgeList[i].u][edgeList[i].v]) {      //relax edge and set predecessor
            dist[edgeList[i].v] = dist[edgeList[i].u] + costMat[edgeList[i].u][edgeList[i].v];
            pred[edgeList[i].v] = edgeList[i].u;
         }
      }
      icount++;
   }

   //test for negative cycle
   for(int i = 0; i<ecount; i++) {
      if(dist[edgeList[i].v] > dist[edgeList[i].u] + costMat[edgeList[i].u][edgeList[i].v]) {
         return 1;    //indicates the graph has negative cycle
      }
   }

   return 0;     //no negative cycle
}

void display(int *dist, int *pred) {
   cout << "Vert: ";
   for(int i = 0; i<V; i++)
      cout <<setw(3) << i << " ";
   cout << endl;
   cout << "Dist: ";

   for(int i = 0; i<V; i++)
      cout << setw(3) << dist[i] << " ";
   cout << endl;
   cout << "Pred: ";

   for(int i = 0; i<V; i++)
      cout << setw(3) << pred[i] << " ";
   cout << endl;
}

int main() {
   int dist[V], pred[V], source, report;
   source = 2;
   report = bellmanFord(dist, pred, source);
   cout << "Source Vertex: " << source<<endl;
   display(dist, pred);

   if(report)
      cout << "The graph has a negative edge cycle" << endl;
   else
      cout << "The graph has no negative edge cycle" << endl;
}

আউটপুট

Source Vertex: 2
Vert:   0   1   2   3   4
Dist:  -4  -2   0   3  -6
Pred:   4   2  -1   0   1
The graph has no negative edge cycle

  1. CSMA/CD-এর জন্য ব্যাক-অফ অ্যালগরিদম

  2. ডেটা স্ট্রাকচারে ইয়েনের k-সংক্ষিপ্ততম পাথ অ্যালগরিদম

  3. C++ এ বেলম্যান ফোর্ড অ্যালগরিদম?

  4. ডিস্ট্রিবিউটেড শেয়ার্ড মেমরি বাস্তবায়নের জন্য অ্যালগরিদম