为什么大多数图算法不那么容易适应负数？
但为什么？当我们在原始权重前面加上一个负的-时，我认为大多数涉及权重的图问题都可以平等地处理，对吗？
共有1个答案
因为当你考虑一条路径的最小或最大成本时，你最终总是考虑所有单个步骤的总和。
由于这些算法中的许多都是通过一步一步地选择最佳方法来局部工作的（当然，步长不同），负权重只会产生周期或假阳性。
具有负权重意味着路径的成本在未来可以降低，这就是为什么它会产生问题：即使在到达一个点之后，您也不能将路径从潜在的好路径列表中排除，因为您可以找到具有负权重的边来改变情况。
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问题内容： 任何人都可以阐明为什么实际不能使用的最小值吗？它是一个正值，而Double可以当然是负值。 我理解为什么它是一个有用的数字，但它似乎是一个非常不直观的名称，尤其是与相比。 调用它或类似名称将具有更清晰的语义。 另外，Doubles可以取的最小值是多少？是-Double.MAX_VALUE吗 该文档似乎没有说。 问题答案： IEEE 754格式保留一位用于符号，其余位表示幅度。这意味着它
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问题内容： 任何人都可以阐明为什么实际不能使用的最小值吗？它是一个正值，而Double可以当然是负值。 我理解为什么它是一个有用的数字，但它似乎是一个非常不直观的名称，尤其是与相比。调用它或类似名称将具有更清晰的语义。 另外，Doubles可以取的最小值是多少？是吗 该文档似乎没有说。 问题答案： IEEE 754格式保留一位用于符号，其余位表示幅度。这意味着它在origo周围是“对称的”（与In
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