戴克斯特拉算法java语言（戴克斯特拉算法图解）

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本文目录一览：

有穷性：一个算法（对任何合法的输入）在执行有穷步后能够结束，并且在有限的时间内完成。（2）确定性：算法中的每一步都有确切的含义。（3）可行性：算法中的操作能够用已经实现的基本运算执行有限次来实现。

算法的五大特性：输入：算法具有0个或多个输入。输出：算法至少有1个或多个输出。有穷性：算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每- 一个步骤可以在可接受的时间内完成。

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算法的五个重要的特征：确定性、可行性、输入、输出、有穷性/有限性。算法是解决“做什么”和“怎么做”的问题。解决一个问题可能有多种不同的算法，从效率上考虑，其中最为核心的还是算法的速度。

输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：有穷性（Finiteness）算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止。确切性（Definiteness）算法的每一步骤必须有确切的定义。

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常用的最短路径算法包括：Dijkstra算法，A 算法，Bellman-Ford算法，SPFA算法（Bellman-Ford算法的改进版本），Floyd-Warshall算法，Johnson算法以及Bi-direction BFS算法。本文将重点介绍Dijkstra算法的原理以及实现。

最短路径dijkstra算法如下：Dijkstra迪杰斯特拉是一种处理单源点的最短路径算法，就是说求从某一个节点到其他所有节点的最短路径就是Dijkstra。

Dijkstra（迪杰斯特拉）算法是典型的单源最短路径算法，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。注意该算法要求图中不存在负权边。

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最短路径的算法主要有三种：floyd算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford（贝尔曼-福特）floyd算法基本思想如下：从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能，1是直接从A到B，2是从A经过若干个节点X到B。

1、把所有结点分成两组：第一组：包括已经确定最短路径的结点；第二组：包括尚未确定最短路径的结点。

2、重复以上过程n-2次，即可在dist数组中得到从源点到其余各终点的最段路径长度，对应的path数组中保存着相应的最段路径。

3、Dijkstra（迪杰斯特拉）算法是典型的单源最短路径算法，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。

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