分類：單源最短路徑算法。 適用於：稀疏圖（側重於對邊的處理）。 優點：可以求出存在負邊權情況下的最短路徑。 缺點：無法解決存在負權回路的情況。 時間復雜度：O(NE)，N是頂點數，E是邊數。（因為和邊有關，所以不適於稠密圖） 算法思想：很簡單。一開始認為起點是“標記點”（dis ...

根據之前最短路徑算法里提到的，我們只要放松所有邊直到其全部失效就可以得到最短路徑 注意：圖中不能有負圈。否則當負圈中某個點經過這個負圈的所有邊的松弛操作后，這個點的的d[i]就會減小，此時會發現它可以通過這個負圈的松弛操作不斷使它自身不斷變小。對於存在負圈的圖，最短路無意義 由於是有關 ...

昨天說的dijkstra固然很好用，但是卻解決不了負權邊，想要解決這個問題，就要用到Bellman-ford. 我個人認為Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些，還是先上數據（有向圖）： 在講述開，先設幾個數組： origin[i]表示編號為i這條邊的起點編號 ...

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Dijkstra算法 算法流程：(a) 初始化：用起點v到該頂點w的直接邊(弧)初始化最短路徑，否則設為∞；(b) 從未求得最短路徑的終點中選擇路徑長度最小的終點u：即求得v到u的最短路徑；(c) 修改最短路徑：計算u的鄰接點的最短路徑，若(v,…,u)+(u,w)<(v,…,w)，則以 ...

BellMan-ford算法描述 1.初始化：將除源點外的所有頂點的最短距離估計值 dist[v] ← +∞, dist[s] ←0; 2.迭代求解：反復對邊集E中的每條邊進行松弛操作，使得頂點集V中的每個頂點v的最短距離估計值逐步逼近其最短距離；（運行|v|-1次） 3.檢驗負權回路：判斷 ...

為1，否則為0，即： 鄰接矩陣的實現很簡單： int edge[n][n]={0}; ...

背景 　　開學了，好開心啊！ 周末好不容易寫篇博客，搞長一點把。。。 最短路概念 這周花了點時間研究最短路問題，那么什么是最短路呢？ 摘自百度百科： ...