算法的本质 用三重循环来清算每个点 对 缩小相邻任意“点对儿”距离的贡献 即每个顶点都有可能使得另外两个顶点之间的距离变短 贡献核心在于两边之和大于第三边 清算完成后即得任意两点的最短路径 算法的基本思想 最开始只允许经过1号顶点进行中转 接下 ...

弗洛伊德算法大致有点像dp的推导 dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k][j], dp[i][j]), 其中 i 是起始点，j 是终止点。k是它们经过的中途点。 通过这个公式不断地更新dp[i][j],得到最短路径长。 我们先定义两个矩阵，minpath[i ...

　　弗洛伊德算法是实现最小生成树的一个很精妙的算法，也是求所有顶点至所有顶点的最短路径问题的不二之选。时间复杂度为O(n3)，n为顶点数。 　　精妙之处在于：一个二重初始化，加一个三重循环权值修正，完成了所有顶点至所有顶点的的最短路径计算，代码及其简洁 JS实现 ...

下图左部分是一个最简单的3个顶点连通网图。 先定义两个数组D[3][3]和P[3][3]，D代表顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵，P代表对应顶点的最小路径的前驱矩阵。在未分析任何顶点之前，我们将D命名为D-1 ，其实它就是初始的图的邻接矩阵。将P命名为P-1 ，初始化为图中所示的矩阵 ...

最短路径 最短路径问题是图的一个经典问题，常用的求最短路径的方法有 （迪杰斯特拉）Dijkstra算法，(弗洛伊德)Floyd算法。 Dijkstra算法用于求单源点最短路径问题，复杂度为O(n2)，而Floyd算法用于求对每一对顶点之间的最短路问题（采用枚举法，枚举所有 ...

转自大神：https://www.cnblogs.com/wangyuliang/p/9216365.html !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!注意 迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法(求最短路径) 都是有向图！！！！单边的 Floyd-傻子也能看懂 ...

【1】为什么需要弗洛伊德算法？ 带权图中单个源点到所有顶点的最短路径问题可以用《迪杰斯特拉算法》求解。 那如果要求图中每一个顶点与其它顶点之间的最短路径呢？类似可以想到的方法为： 每次以一个顶点为源点，重复执行地杰斯特拉算法算法n次。 这样，理论上我们便可以求得每一个顶点与其它顶点 ...

求图的最短路径，是一种常考算法。通常有两种算法：可以参考下面的博客： https://blog.51cto.com/gelivable/427009 https://blog.csdn.net/zxq2574043697/article/details/9451887 关于迪杰斯特拉算法 ...