Brandes算法计算无向图节点最短路径之和-Java代码实现

// 以下是Brandes算法的核心函数，用于计算无向图中节点最短路径长度之和。
// 假设图以邻接矩阵的形式给出，其中distTo[v]存储从源节点到v的最短路径长度，
// 而edgeTo[v]记录了从源节点到v的路径上的前一个节点。
 
public void shortestPathLengths(boolean[] s, int V) {
    IndexMinPQ<Double> pq = new IndexMinPQ<>(V);
    for (int v = 0; v < V; v++) {
        if (s[v]) {
            distTo[v] = 0.0;
            pq.insert(v, 0.0);
        } else {
            distTo[v] = Double.POSITIVE_INFINITY;
        }
        edgeTo[v] = -1;
    }
 
    while (!pq.isEmpty()) {
        int v = pq.delMin();
        for (Edge e : G.adj(v)) {
            int w = e.other(v);
            if (Double.POSITIVE_INFINITY == distTo[w]) {
                distTo[w] = distTo[v] + e.weight();
                edgeTo[w] = v;
                pq.insert(w, distTo[w]);
            }
        }
    }
}

这段代码实现了Brandes算法的核心部分，用于计算给定源节点的最短路径长度。它使用了一个索引最小优先队列来有效地维护当前最短路径长度的节点。在实际应用中，需要先初始化distTo和edgeTo数组，并根据需要调整IndexMinPQ的实现。