最短路问题Dijkstra算法

最短路问题的求解方法最短路问题是图论中的一个经典问题，它在很多实际应用中都有着重要的作用。

在现实生活中，我们经常需要求解最短路径，比如在地图导航、网络通信、交通运输等领域。

因此，研究最短路问题的求解方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

在图论中，最短路问题的求解方法有很多种，其中比较经典的有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法等。

这些算法各有特点，适用于不同的场景和要求。

下面我们就逐一介绍这些算法的原理和求解方法。

Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的算法，它采用贪心策略，每次找到当前距离最短的节点进行松弛操作，直到所有节点都被遍历。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V为节点的个数。

这种算法适用于边权值为正的图，可以求解从单个源点到其他所有点的最短路径。

Bellman-Ford算法是一种用于求解单源最短路径的算法，它可以处理边权值为负的图，并且可以检测负权回路。

Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE)，其中V为节点的个数，E为边的个数。

这种算法适用于一般情况下的最短路径求解，但是由于其时间复杂度较高，不适用于大规模图的求解。

Floyd-Warshall算法是一种用于求解所有点对最短路径的算法，它可以处理边权值为正或负的图，但是不能检测负权回路。

Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3)，其中V为节点的个数。

这种算法适用于求解图中所有点对之间的最短路径，可以同时求解多个源点到多个目标点的最短路径。

除了上述几种经典的最短路求解算法外，还有一些其他的方法，比如A算法、SPFA算法等。

这些算法在不同的场景和要求下有着各自的优势和局限性，需要根据具体情况进行选择和应用。

在实际应用中，最短路问题的求解方法需要根据具体的场景和要求进行选择，需要综合考虑图的规模、边权值的情况、时间效率等因素。

同时，对于大规模图的求解，还需要考虑算法的优化和并行化问题，以提高求解效率。

Dijkstra算法(最短路)//某某某某Dijktra(最短路)算法某某某某某某某//#include<ioream>//预编译命令#include<limit>//定义了INT_MA某uingnamepacetd;untintSIZE;//图中顶点总数//Functionname:Dijktra//Decription:计算有向图中起点到终点的最短距离//Returntype:int,最短路的长度//Argument:intEdge[SIZE][SIZE],输入参数，图信息//Argument:intnStart,输入参数，起点//Argument:intDet,输入参数，终点//Argument:intPath[SIZE],返回参数，路径信息intDijktra(intEdge[SIZE][SIZE],intnStart,intDet,intPath[SIZE ]){intMinDi[SIZE];//起点到个点最短路径长度boolInS2[SIZE];//标志各点是否在S2中//初始化inti;for(i=0;i<SIZE;i++)InS2[i]=true;InS2[nStart]=fale;//初始状态只有nStart在S1中，其余在S2中for(i=0;i<SIZE;i++){MinDi[i]=Edge[nStart][i];//初始各点的最大距离if(Edge[nStart][i]<INT_MA某)Path[i]=nStart;//最短路径的前一点elePath[i]=-1;//表示前一点不存在}//进行计算while(InS2[nDet])//当nDet还在S2内则计算{//查找S2中最短路径长度最小值的点intnMinLen=INT_MA某;//最短路径长度的最小值intnPoint=-1;//拥有最小值的点for(i=0;i<SIZE;i++)//查找if((InS2[i])&&(MinDi[i]<nMinLen)){nMinLen=MinDi[i];nPoint=i;}If(nMinLen==INT_MA某)//S2中的点不能从起点走到break;//更新S2和MinDiInS2[nPoint]=fale;//该点从S2移入S1for(i=0;i<SIZE;i++)if((InS2[i])&&(Edge[nPoint][i]<INT_MA某))//对于在S2中的带您与该点有边相连{intnNewLen=nMinLen+Edge[nPoint][i];if(nNewLen<MinDi[i])//如果原路径长{Path[i]=nPoint;//更新路径MinDi[i]=nNewLen;//更新路径长度}}ReturnMinDi[nDet];}//Functionname:OutputPath//Decription:输出路径信息//Returntype:void//Argument:intPath[SIZE],路径信息//Argument:intnDet,终点voidOutputPath(intPath[SIZE],intnDet){if(Path[nDet]==-1)cout<<”没有从起点到v”<<nDet<<”的路径”<<endl; eleif(Path[nDet]==nDet)//是起点cout<<’v’<<nDet;ele{OutputPath(Path,Path[nDet]);//输出前面的路径c out<<”——>v”<<nDet;//输出这一段边}intmain()//主函数{intEdge[SIZE][SIZE];inti,j;//图信息//构造图信息2for(i=0;i<SIZE;i++){for(j=0;j<SIZE;j++)Edge[i][j]=INT_MA某;Edge[i][j]=0;}Edge[0][1]=10;Edge[0][2]=12;Edge[1][3]=10;Edge[2][4]=7;Edge[3][0]=15;Edge[3][1]=12;Edge[3][4]=7;intPath[SIZE];//记录最短路径信息intnPathLength=Dijktra(Edge,0,4,Path)//计算v0到v4的最短路径长度if(nPathLength==INT_MA某)cout<<”从v0到v4没有路径可通”<<endl;ele{cout<<”从v0到v4的路径为：”<<endl;OutputPath(Path,4);//输出v0到v4的最大路径cout<<endl;cout<<”路径长度为：”<<nPathLength<<endl;//输出路径长度}return0;}3。

最短路问题(short-path problem)若网络中的每条边都有一个权值值(长度、成本、时间等)，则找出两节点(通常是源节点与结束点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。

最短路问题是网络理论解决的典型问题之一，可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新等实际问题。

最短路问题，我们通常归属为三类：单源最短路径问题（确定起点或确定终点的最短路径问题）、确定起点终点的最短路径问题（两节点之间的最短路径）1、Dijkstra算法：用邻接矩阵a表示带权有向图，d为从v0出发到图上其余各顶点可能达到的最短路径长度值，以v0为起点做一次dijkstra，便可以求出从结点v0到其他结点的最短路径长度代码：procedure dijkstra（v0：longint）；//v0为起点做一次dijkstrabegin//a数组是邻接矩阵，a[i,j]表示i到j的距离，无边就为maxlongintfor i:=1 to n do d[i]:=a[v0,i];//初始化d数组（用于记录从v0到结点i的最短路径）， fillchar(visit,sizeof(visit),false);//每个结点都未被连接到路径里visit[v0]:=true;//已经连接v0结点for i:=1 to n-1 do//剩下n-1个节点未加入路径里；beginmin:=maxlongint;//初始化minfor j:=1 to n do//找从v0开始到目前为止，哪个结点作为下一个连接起点（*可优化） if (not visit[j]) and (min>d[j]) then//结点k要未被连接进去且最小begin min:=d[j];k:=j;end;visit[k]:=true;//连接进去for j:=1 to n do//刷新数组d，通过k来更新到达未连接进去的节点最小值，if (not visit[j]) and (d[j]>d[k]+a[k,j]) then d[j]:=a[k,j]+d[k];end;writeln(d[n]);//结点v0到结点n的最短路。

什么是Dijkstra算法？
Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的算法。

最短路径问题是指在一个加权图中，找到从一个起点到一个终点的最短路径。

Dijkstra算法的基本思想是从起点开始，依次计算到各个节点的最短路径，并将这些节点分为两个集合：已确定最短路径的节点集合和未确定最短路径的节点集合。

在每一次迭代中，从未确定最短路径的节点集合中选取距离起点最近的节点，并将该节点加入已确定最短路径的节点集合中。

然后，更新与该节点相邻的节点的距离，如果更新后的距离比原来的距离小，则更新该节点的最短路径。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为图中节点的数量。

如果使用优先队列来实现，则时间复杂度可以降至O(mlogn)，其中m为图中边的数量。

总之，Dijkstra算法是一种非常常用的解决最短路径问题的算法，它的思想简单易懂，实现也比较容易。

§ 3最短路问题在实践中常遇到的一类网络问题是最短路问题。

给定一个有向赋权图D=（V，A），对每一个弧a =（ ,），相应有权≥0，指定D中的为发点，为终点。

最短路问题就是要在所有到的路中，求出一条总权数最小的路。

这里权数可以是距离，也可以是时间，或者是费用等等。

最短路问题是最重要的优化问题之一，它不仅可以直接应用于解决生产实际的许多问题，如管道铺设、线路安排、厂区布局、设备更新等等，而且经常被作为一个基本工具，用于解决其它优化问题。

3.1 狄克斯拉（Dijkstra）算法最短路问题可以化为线性规划问题求解，也可以用动态规划方法求解，这里介绍一种有效算法—狄克斯拉（Dijkstra）算法，这一算法是1959年首次被提出来的。

该算法适用于每条弧的权数≥0情形。

算法的基本思路：从发点出发，有一个假想的流沿网络一切可能的方向等速前进，遇到新节点后，再继续沿一切可能的方向继续前进，则最先到达终点的流所走过的路径一定是最短的。

为了实现这一想法，对假想流依次到达的点，依次给予p标号，表示到这些点的最短距离。

对于假想流尚未到达的点给予T标号，表示到这些点的最短距离的估计值。

具体作法如下：1°标p（）=0，其余点标T（）=+∞;2°由刚刚获得p标号的点出发，改善它的相邻点的T标号,即新的T（）=min{老的T（），p（）+ }若T（）= p（）+ ωij ，则记k（）=（前点标记）;3°找出具有最小T标号的点，将其标号改为p标号。

若已获得p标号，则已找到最短路，由k （）反向追踪，就可找出到的最短路径，p（）就是到的最短距离。

否则，转2°。

例2 求图下中v1 到v8 的最短路。

解：标p（）=0，其余点标将具有最小T标号的点的标号改为p标号：p（）=3；目前，点具有最小T标号，将其标号改为p标号： p（）=4；目前，点具有最小T标号，将其标号改为p标号： p（）=5；目前，点具有最小T标号，将其标号改为p标号： p（）=6；目前，点具有最小T标号，将其标号改为p标号：最短路径为：因p（）=12，所以→的最短距离为12。

最短路dijkstra算法详解最短路问题是图论中的一个经典问题，其目标是在给定图中找到从一个起点到其他所有节点的最短路径。

Dijkstra算法是解决最短路问题的一种常用算法，本文将详细介绍Dijkstra算法的原理、实现以及时间复杂度等相关内容。

一、Dijkstra算法的原理Dijkstra算法是一种贪心算法，其基本思想是从起点开始，逐步扩展到其他节点。

具体而言，Dijkstra算法通过维护一个集合S来记录已经找到了最短路径的节点，以及一个数组dist来记录每个节点到起点的距离。

初始时，S集合为空，dist数组中除了起点外所有节点都被初始化为无穷大。

接下来，重复以下步骤直到所有节点都被加入S集合：1. 从dist数组中选择距离起点最近的未加入S集合的节点u；2. 将u加入S集合；3. 更新与u相邻的未加入S集合的节点v的距离：如果从起点出发经过u可以得到更短的路径，则更新v对应位置上dist数组中存储的值。

重复以上步骤直至所有节点都被加入S集合，并且dist数组中存储了每个节点到起点的最短距离。

最后，根据dist数组中存储的信息可以得到起点到任意节点的最短路径。

二、Dijkstra算法的实现在实现Dijkstra算法时，需要使用一个优先队列来维护未加入S集合的节点，并且每次从队列中选择距离起点最近的节点。

由于C++标准库中没有提供优先队列，因此需要手动实现或者使用第三方库。

以下是一个基于STL堆实现的Dijkstra算法代码示例：```c++#include <iostream>#include <vector>#include <queue>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;vector<pair<int, int>> adj[10001];int dist[10001];void dijkstra(int start) {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, start));dist[start] = 0;while (!pq.empty()) {int u = pq.top().second;pq.pop();for (auto v : adj[u]) {if (dist[u] + v.second < dist[v.first]) {dist[v.first] = dist[u] + v.second;pq.push(make_pair(dist[v.first], v.first));}}}}int main() {int n, m, start;cin >> n >> m >> start;for (int i = 1; i <= n; i++) {dist[i] = INF;}for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;adj[u].push_back(make_pair(v, w));}dijkstra(start);for (int i = 1; i <= n; i++) {if (dist[i] == INF) {cout << "INF" << endl;} else {cout << dist[i] << endl;}}return 0;}```以上代码中，adj数组用于存储图的邻接表，dist数组用于存储每个节点到起点的最短距离。

最短路的dijkstra算法基本过程
最短路的Dijkstra算法基本过程
Dijkstra算法是用来解决最短路径问题的一种算法，它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1959年发明的，是目前最常用的最短路径算法。

它是以贪心策略为基础的，主要是利用局部最优求全局最优。

基本过程如下：
1. 从起点出发，设计出一个距离变量dist[],初始值为无穷大。

2. 将dist[起点]设置为0。

3. 找出当前最近的顶点u，计算出从起点到u的中间点v的最短路径，并更新dist[v]的值，即dist[v] = min(dist[v], dist[u] + w(u,v))，其中w(u,v)表示从u到v的边的权重。

4. 重复步骤3，直到所有的顶点都被处理完为止。

5. 返回dist[]，表示从起点到其他所有点的最短路径。

最短路问题dijkstra算法例题假设有一个图，其中有6个节点，节点之间的距离如下所示：```2(1)---(2)| - |3| 1 |4| - |(3)---(4)5```节点1到所有其他节点的最短路径距离如下所示：- 1到2的距离为2- 1到3的距离为3- 1到4的距离为7利用Dijkstra算法来找出从节点1到所有其他节点的最短路径。

算法步骤如下：1. 创建两个集合：一个用于存储已确认最短距离的节点，一个用于存储尚未确认最短距离的节点。

初始化时，已确认最短距离节点集合为空，尚未确认最短距离节点集合包含所有节点。

2. 初始化距离列表，列表中存储从节点1到每个节点的当前最短距离，初始时，节点1的最短距离为0，其他节点的最短距离设为无穷大（表示尚未找到最短路径）。

3. 选择尚未确认最短距离节点集合中距离节点1最近的节点（此节点为2），并将其移至已确认最短距离节点集合中。

4. 更新距离列表：通过比较当前节点的最短距离和经过已确认最短距离节点的距离，更新最短距离。

- 节点2的当前最短距离为2，节点2的邻居节点3的距离为3，经过节点2到节点3的距离为5，所以更新节点3的最短距离为5。

- 节点2的当前最短距离为2，节点2的邻居节点4的距离为4，经过节点2到节点4的距离为6，所以更新节点4的最短距离为6。

5. 重复步骤3和步骤4，直到所有节点的最短距离都被确认。

6. 最终得到节点1到所有其他节点的最短路径：- 节点1到节点2的最短距离为2- 节点1到节点3的最短距离为3- 节点1到节点4的最短距离为6注意：以上步骤中的节点选择和更新距离的过程可以使用优先队列来实现，以提高运算效率。

Dijkstra算法详解Dijkstra算法是一种用于求解最短路径问题的经典算法，广泛应用在图论和网络路由等领域。

本文将详细介绍Dijkstra算法的原理、步骤以及应用。

一、介绍Dijkstra算法，由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出，是一种用于求解带权有向图中单源最短路径问题的贪心算法。

该算法可以找到从给定源节点到图中所有其他节点的最短路径。

二、原理Dijkstra算法采用了贪心策略，通过逐步选择未访问节点中距离最短的节点，逐步确定最短路径的节点集合。

具体步骤如下：1. 创建一个数组dist[]，将所有节点的初始距离设置为无穷大，起始节点的距离设置为0。

2. 创建一个集合visited[]，用于记录已经确定最短路径的节点。

3. 选择距离最小的节点u，并将其标记为visited。

4. 遍历u的所有邻居节点v，更新节点v的最短距离dist[v]，如果dist[v]更新，则更新v的前驱节点为u。

5. 重复步骤3和4，直到所有节点都被访问过或没有可访问节点为止。

6. 最终得到的dist[]数组记录了起始节点到图中所有其他节点的最短距离，通过回溯前驱节点可以得到最短路径。

三、步骤解析我们通过一个简单的例子来解析Dijkstra算法的步骤。

假设我们有以下带权有向图：1. 初始化dist[]数组，所有节点的距离设置为无穷大，起始节点A 的距离设置为0。

dist[A] = 0, dist[B] = ∞, dist[C] = ∞, dist[D] = ∞, dist[E] = ∞, dist[F] = ∞。

2. 选择距离最小的节点，即起始节点A，将其标记为visited。

visited[] = [A]3. 更新节点A的邻居节点的最短距离。

节点B和节点C是节点A 的邻居节点，更新它们的最短距离。

dist[B] = 1, dist[C] = 44. 选择距离最小的节点，即节点B，将其加入visited集合。

Dijkstra算法(重定向自Dijkstra 法)Dijkstra算法（狄克斯特拉算法）Dijkstra算法概述Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉（Dijkstra）于1959 年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。

是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有向图中最短路径问题。

其基本原理是：每次新扩展一个距离最短的点，更新与其相邻的点的距离。

当所有边权都为正时，由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点，所以这个点的距离永远不会再被改变，因而保证了算法的正确性。

不过根据这个原理，用Dijkstra求最短路的图不能有负权边，因为扩展到负权边的时候会产生更短的距离，有可能就破坏了已经更新的点距离不会改变的性质。

举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离。

Dijkstra 算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

Dijkstra算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。

我们以V表示G中所有顶点的集合。

每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。

(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。

我们以E所有边的集合，而边的权重则由权重函数w: E → [0, ∞]定义。

因此，w(u,v)就是从顶点u到顶点v的非负花费值(cost)。

边的花费可以想像成两个顶点之间的距离。

任两点间路径的花费值，就是该路径上所有边的花费值总和。

已知有V中有顶点s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低花费路径(i.e. 最短路径)。

这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。

算法描述这个算法是通过为每个顶点v保留目前为止所找到的从s到v的最短路径来工作的。

初始时，源点s的路径长度值被赋为0（d[s]=0），同时把所有其他顶点的路径长度设为无穷大，即表示我们不知道任何通向这些顶点的路径（对于V中所有顶点v除s外d[v]= ∞）。

当算法结束时，d[v]中储存的便是从s到v的最短路径，或者如果路径不存在的话是无穷大。

最短路问题的启发式搜索算法最短路问题是指在带权重的有向图或无向图中，寻找从一个顶点到另一个顶点的最短路径。

启发式搜索算法是一种利用启发信息来指导搜索的方法。

本文将介绍两种常用的启发式搜索算法——Dijkstra算法和A*算法。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的最短路算法，它适用于无负权边的有向图或无向图。

下面是Dijkstra算法的伪代码：1. 初始化距离数组dist，将起始顶点的距离初始化为0，其他顶点距离初始化为正无穷。

2. 创建一个空的优先队列Q，并将起始顶点入队。

3. 当队列不为空时，执行以下步骤：- 出队一个顶点u。

- 遍历u的所有邻接顶点v，如果从起始顶点到v的距离dist[u]加上u到v的边权重小于dist[v]，则更新dist[v]的值，将v入队。

4. 当队列为空时，算法结束。

Dijkstra算法的核心思想是通过不断更新起始顶点到其他顶点的距离值，直到找到最短路径。

该算法保证了每次从队列中取出的顶点都是到起始顶点距离最短的顶点，因此可以得到最短路径。

二、A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，它适用于带有启发信息的有向图或无向图。

下面是A*算法的伪代码：1. 初始化起始顶点的估计距离值为0。

2. 创建一个空的优先队列Q，并将起始顶点入队，估计距离值作为优先级。

3. 当队列不为空时，执行以下步骤：- 出队一个顶点u。

- 如果u是目标顶点，则算法结束。

- 遍历u的所有邻接顶点v，计算从起始顶点到v的实际距离和估计距离之和f.- 如果f小于v的估计距离值，则更新v的估计距离值为f，并将v入队。

4. 当队列为空时，算法结束。

A*算法的核心思想是通过启发式估计函数，将优先级队列中的顶点按照估计距离值进行排序。

其中，估计距离值等于实际距离值加上启发式函数给出的估计值。

通过这种方式，A*算法可以在保证搜索效率的同时，找到最短路径。

结语最短路问题的启发式搜索算法为解决最短路径提供了有效的方法。

最短路径算法——Dijkstra算法一、最短路径问题最短路问题是图论理论的一个经典问题。

寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。

最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。

最短路径算法的选择与实现是通道路线设计的基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域的研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题的范畴之中。

经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使得新的最短路径算法不断涌现。

在带权图（即网络）G=（V,E）中，若顶点v i，v j是图G的两个顶点，从顶点v i到v j 的路径长度定义为路径上各条边的权值之和。

从顶点v i到v j可能有多条路径，其中路径长度最小的一条路径称为顶点v i到v j的最短路径。

求最短路径具有很高的实用价值，在各类竞赛中经常遇到。

一般有两类最短路径问题：一类是求从某个顶点（即源点）到其他顶点（即终点）的最短路径；另一类是求图中每一对顶点间的最短路径。

本讲主要讲述一种单源最短路径（Single source shortest path）算法——Dijkstra 算法，用于解决非负权有向图的单源最短路径问题。

二、Dijkstra算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。

主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。

Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率偏低。

Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。

2.2 Dijkstra算法思想对于图G=（V，E），假设（u，v）是E中的边，c u,v是边的长度（即边权）。

如果把顶点集合V划分为两个集合S和T：S中所包含的顶点，他们到u的距离已经确定；T中所包含的顶点，他们到u的距离尚未确定。

Dijkstra算法百科名片简介(这里描述的是从节点1开始到各点的dijkstra算法，其中Wa->b表示a->b的边的权值，d(i)即为最短路径值)1．置集合S={2,3,...n}, 数组d(1)=0, d(i)=W1->i(1,i之间存在边) or +无穷大(1.i之间不存在边) 2．在S中，令d(j)=min{d(i),i属于S}，令S=S-{j}，若S为空集则算法结束，否则转33．对全部i属于S,如果存在边j->i，那么置d(i)=min{d(i), d(j)+Wj->i}，转2Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。

此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

算法具体步骤（1）初始时，S只包含源点，即S=，v的距离为0。

U包含除v外的其他顶点，U中顶点u距离为边上的权（若v与u有边）或∞(若u不是v的出边邻接点）。

（2）从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。

（3）以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u（u U）的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值为顶点k的距离加上边上的权。

（4）重复步骤（2）和（3）直到所有顶点都包含在S中。

networkx 最短路算法在网络分析和图论中，最短路算法是一种用于寻找网络中两个节点之间最短路径的重要方法。

NetworkX 是一个强大的 Python 图论库，提供了多种最短路算法的实现。

本文将介绍 NetworkX 中几种常用的最短路算法，并通过具体的示例来展示它们的用法和效果。

一、Dijkstra 算法Dijkstra 算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。

它以一个源节点作为起点，逐步寻找出发节点到其他所有节点之间的最短路径。

Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(|V|^2)，其中 |V| 表示节点的数量。

在 NetworkX 中，使用 dijkstra_path 函数可以方便地实现 Dijkstra 算法。

下面是一个示例代码：```pythonimport networkx as nxG = nx.Graph()G.add_edge('A', 'B', weight=4)G.add_edge('A', 'C', weight=2)G.add_edge('B', 'C', weight=1)G.add_edge('B', 'D', weight=5)G.add_edge('C', 'D', weight=8)G.add_edge('C', 'E', weight=10)G.add_edge('D', 'F', weight=6)G.add_edge('E', 'F', weight=3)shortest_path = nx.dijkstra_path(G, 'A', 'F')print(shortest_path)```上述代码首先创建了一个简单的无向图 G，并添加了一些带有权重的边。