# Bellman-Ford 算法改写筹商

交融 Bellman-Ford 算法

Bellman-Ford 算法是用来求解加权图中单一源点到其他所有节点的最短旅途的一种纪律。它撑执负权重边的情况，但若是图中含有负权重环路，则无法得出有用的最短旅途。

负权重环路的影响

在算法中，一朝检测到负权重环路，本来的最短旅途见解就会失效，导致旅途长度变得无限小。这种情况下，算法将需要对此进行修改，以便合理处理这些节点并使其权重更新。

修改算法要领

为了检测到从源节点到某节点存在负权重环路时，咱们不错在 Bellman-Ford 算法的基础上加入更多的检讨。在实施了 |V| - 1 轮轻松操作后，再进行一次环路检讨。若是有任何节点的距离在此轮中仍能被更新，就不错判定出现了负权重环路。这时，不错将所有接洽节点的距离成立为负无尽大，即 -∞。

Go 谈话杀青

以下是在 Go 谈话中对 Bellman-Ford 算法的修改杀青示例。在这个代码中，所有节点的开动距离被设为正无尽大，除了源节点的距离为 0。实施完 V-1 次轻松操作之后，再遍历所有边以检讨是否存在负权重环路，若是发现，便将接洽节点的距离弯曲为负无尽大。

```go

package main

import (

"fmt"

"math"

)

type Edge struct {

source, destination, weight int

}

func BellmanFordMod(edges []Edge, numVertices, source int) []int {

distances := make([]int, numVertices)

for i := range distances {

distances[i] = math.MaxInt32

}

distances[source] = 0

for i := 0; i

for _, edge := range edges {

if distances[edge.source] != math.MaxInt32 && distances[edge.source]+edge.weight

distances[edge.destination] = distances[edge.source] + edge.weight

}

}

}

// 检讨负权重环

for _, edge := range edges {

if distances[edge.source] != math.MaxInt32 && distances[edge.source]+edge.weight

distances[edge.destination] = math.MinInt32 // 成立为负无尽大

}

}

return distances

}

func main() {

edges := []Edge{

{0, 1, -1},

{0, 2, 4},

{1, 2, 3},

{1, 3, 2},

{1, 4, 2},

{3, 1, 1},

{3, 4, -3},

{4, 0, 0},

}

source := 0

distances := BellmanFordMod(edges, 5, source)

fmt.Println("从源节点到各节点的距离：")

for i, dist := range distances {

if dist == math.MinInt32 {

fmt.Printf("节点 %d: 到达负权重环路\n", i)

} else {

fmt.Printf("节点 %d: %d\n", i, dist)

}

}

}

```

回归

通过对 Bellman-Ford 算法的改写，不错有用地处理负权重环路，并将受影响的节点距离更新为负无尽大。这使得算法在处理特等情况时显得更为生动与纷乱。这不单是是从工夫层面贬责了问题，也为昔时使用提供了启示，处理复杂情况时，必须具备勇气与贤达去弯曲政策。但愿全球在编码历程中也能享受这一历程足球投注app，发现其中的乐趣！