分类：单源最短路径算法。 适用于：稀疏图（侧重于对边的处理）。 优点：可以求出存在负边权情况下的最短路径。 缺点：无法解决存在负权回路的情况。 时间复杂度：O(NE)，N是顶点数，E是边数。（因为和边有关，所以不适于稠密图） 算法思想：很简单。一开始认为起点是“标记点”（dis ...

根据之前最短路径算法里提到的，我们只要放松所有边直到其全部失效就可以得到最短路径 注意：图中不能有负圈。否则当负圈中某个点经过这个负圈的所有边的松弛操作后，这个点的的d[i]就会减小，此时会发现它可以通过这个负圈的松弛操作不断使它自身不断变小。对于存在负圈的图，最短路无意义 由于是有关 ...

昨天说的dijkstra固然很好用，但是却解决不了负权边，想要解决这个问题，就要用到Bellman-ford. 我个人认为Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些，还是先上数据（有向图）： 在讲述开，先设几个数组： origin[i]表示编号为i这条边的起点编号 ...

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Dijkstra算法 算法流程：(a) 初始化：用起点v到该顶点w的直接边(弧)初始化最短路径，否则设为∞；(b) 从未求得最短路径的终点中选择路径长度最小的终点u：即求得v到u的最短路径；(c) 修改最短路径：计算u的邻接点的最短路径，若(v,…,u)+(u,w)<(v,…,w)，则以 ...

BellMan-ford算法描述 1.初始化：将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 dist[v] ← +∞, dist[s] ←0; 2.迭代求解：反复对边集E中的每条边进行松弛操作，使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离；（运行|v|-1次） 3.检验负权回路：判断 ...

为1，否则为0，即： 邻接矩阵的实现很简单： int edge[n][n]={0}; ...

背景 　　开学了，好开心啊！ 周末好不容易写篇博客，搞长一点把。。。 最短路概念 这周花了点时间研究最短路问题，那么什么是最短路呢？ 摘自百度百科： ...