JUNG API中最短路径算法的性能

Question

我使用JUNG API计算中型大型图形（20至100个节点）中几个节点之间的最短路径。 现在，我正在遍历节点，并使用简单的“ ShortetsPath”功能来计算两个节点的最短路径。 所有最短路径都放在ArrayList中。

UnweightedShortestPath<Vertex, SEdge> dist = new UnweightedShortestPath<Vertex, SEdge>(undir);
ArrayList<Vertex> tv = new ArrayList<Vertex>(); // contains nodes for shortestpath
ArrayList<Integer> distances = new ArrayList<Integer>(); // for the distances

for (int j = 0; j <tv.size()-1;j++){ //iterate over nodes
Vertex one = tv.get(j);

for (int k = j+1; k<tv.size();k++){ //iterate over next nodes
    Vertex two = tv.get(k);
    Number n = dist.getDistance(one, two);
    int d;
    if (n == null) {
        d = 5000000;
    }
    else {
        d = n.intValue();
    }
    distances.add(d);
}

}

我想加快计算速度，因为我必须为许多图形和节点进行计算。 据我所知，JUNG API中仅提供Dijkstra。 所以我的问题是：我可以使用Dijkstra来提高性能吗？ JUNG API是否提供其他算法？ 使用另一个为最短路径提供更多不同方法的图形实现是否有意义？

到目前为止谢谢:)

Answer 1

JUNG中的UnweightedShortestPath类使用广度优先搜索算法，该算法具有O（n ^ 2）运行时。 Dijkstra算法的工作原理基本相同，只是用于加权图而不是未加权图，因此它的运行时间也是O（n ^ 2）。

但是，您似乎对图形中所有可能的节点对之间的距离感兴趣，但您使用的是成对方法。 因此，您的总运行时间为O（n * n ^ 2）= O（n ^ 3）。 相反，您可以使用像约翰逊算法（ http://en.wikipedia.org/wiki/Johnson's_algorithm ）之类的全局最短路径算法。 那是运行时O（n ^ 2 * log（n + ne））。 因此总体上要快一些。

据我所知，它在JUNG中尚未实现，但是您可以从Google代码搜索中获取它。