Dijkstra算法=SSSP
据我所知，dijkstra无法处理负边权重。为此，我们必须使用贝尔曼福特。
Bellman fords在负边权重和负循环下运行良好，这是无法从源位置访问到的，否则，它将返回消息“负循环存在”。
但是，上面显示的图表与dijkstra运行良好，即使存在负边权重。那么，如何知道何时使用具有负边权重的dijkstra？？
我们想的是，dijkstra可以或不能使用负权重边。如果存在负循环，那么它将不起作用。但如果不存在，它可以也不能工作。
我说的对吗？？请引导我做这个？？
共有3个答案
你是对的，Dijkstra将为负重量工作。然而，如果任何周期中的权重总和为负，它就不起作用。
Dijkstra不能工作与负重量边缘。有一个代数叫约翰逊，它对图中所有的边进行“重新加权”，最终使所有的边都是正的。但该算法称为bellman ford算法，其时间复杂度为O（V2logV VE）。所以Dijkstra Johnson的时间复杂度不好。但是如果图形可以被处理，也许你可以提前使用算法。附言：很抱歉我的英语不好。
Dijkstra的算法无法处理负边权重。这是因为一旦它将一个节点标记为“访问过的”，它就假设到它的最短路径已经找到，并且不能改变，一个不变量很容易在具有负边（并且没有负循环）的图中被违反：
A
/ \
7/ \2
/ \
B------>C
-6
用Dijkstra算法从A开始寻找最短路径会给C带来错误的代价，2。
您张贴的图表也不起作用：考虑从<代码> d>代码>到<代码> h <代码>的最短路径。此图上的Dijkstra将为路径（d）生成4-
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我们将用于确定最短路径的算法称为“Dijkstra算法”。Dijkstra算法是一种迭代算法，它为我们提供从一个特定起始节点到图中所有其他节点的最短路径。这也类似于广度优先搜索的结果。 为了跟踪从开始节点到每个目的地的总成本，我们将使用顶点类中的 dist 实例变量。 dist实例变量将包含从开始到所讨论的顶点的最小权重路径的当前总权重。该算法对图中的每个顶点重复一次;然而，我们在顶点上迭代的顺序
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一、迪杰斯特拉算法介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个节点到其他节点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时，需要指定起点s(即从顶点s开始计算)。 此外，引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度)，而U则是
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问题内容： 我正在尝试编写Dijkstra的算法，但是我在努力如何在代码中“说”某些事情而苦苦挣扎。为了可视化，这是我要使用数组表示的列： 因此，将有几个数组，如下面的代码所示： 粗体部分是我要坚持的地方-我正在尝试实现算法的这一部分： 3.对于当前节点，请考虑其所有未访问的邻居并计算其暂定距离。 例如，如果当前节点（A）的距离为6，并且将其与另一个节点（B）相连的边为2，则通过A到B的距离将为6
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我试图使用邻接列表和PQ作为最小堆来实现单目标最短路径的Dijkstra算法。输出必须显示所有顶点到目标顶点的路径，如果路径存在，如果是，它的总和（最短），如果否，否路径。链接到整个代码 输入格式： 第一行是顶点数，n 第二行开始：（从1到n的顶点） 第一列是顶点 之后，多对， 根据GDB，它显示了在提取最小函数时发现的分段故障。 客户. c 从文本中提取输入。txt文件并创建一个有向图 服务器.
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本文向大家介绍Dijkstra的Java算法，包括了Dijkstra的Java算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Dijkstra的算法是一种用于在加权图中的节点之间找到最短路径的算法。创建图形时，我们将使用新的addEdge和addDirectedEdge方法向边缘添加权重。让我们看看这个算法是如何工作的- 创建一个距离集合，并将除源节点以外的所有顶点距离设置为无穷大。 当距离为0时，
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最后，让我们看看 Dijkstra 算法的运行时间。我们首先注意到，构建优先级队列需要 $$O(V)$$ 时间，因为我们最初将图中的每个顶点添加到优先级队列。 一旦构造了队列，则对于每个顶点执行一次 while 循环，因为顶点都在开始处添加，并且在那之后才被移除。 在该循环中每次调用 delMin，需要 $$O(logV)$$时间。 将该部分循环和对 delMin 的调用取为 $$O(Vlog(V