这篇文章将为大家详细讲解有关python中Bellman-Ford算法有什么用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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说明
1、Bellman-Ford算法是包含负权图的单源最短路径算法。
算法原理是对图进行V-1放松操作，获得所有可能的最短路径。
2、Bellman-Ford算法可以处理负面边缘。它的基本操作扩展是在深度上搜索，而放松操作是在广度上搜索。
它可以在不影响结果的情况下操作负面边缘。
Bellman-Ford算法效率低，时间复杂度高达o(V*E)，v、e分别为顶点和边数。SPFA是Bellman-Ford的队列优化，通过维护队列可以大幅度减少重复计算，时间复杂度为o(k*E)。
实例
def bellman_ford( graph, source ):
distance = {}
parent = {}
for node in graph:
distance[node] = float( 'Inf' )
parent[node] = None
distance[source] = 0
for i in range( len( graph ) - 1 ):
for from_node in graph:
for to_node in graph[from_node]:
if distance[to_node] > graph[from_node][to_node] + distance[from_node]:
distance[to_node] = graph[from_node][to_node] + distance[from_node]
parent[to_node] = from_node
for from_node in graph:
for to_node in graph[from_node]:
if distance[to_node] > distance[from_node] + graph[from_node][to_node]:
return None, None
return distance, parent
def test():
graph = {
'a': {'b': -1, 'c': 4},
'b': {'c': 3, 'd': 2, 'e': 2},
'c': {},
'd': {'b': 1, 'c': 5},
'e': {'d': -3}
}
distance, parent = bellman_ford( graph, 'a' )
print distance
print parent
if __name__ == '__main__':
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