如何求图的最短路径 怎么求最短路径？
怎么求最短路径？
最短路径问题是图论中的一个经典算法问题，其目的是寻找图中两个节点之间的最短路径。
算法的具体形式包括：1。确定起始点的最短路径问题，即起始节点已知时寻找最短路径的问题。
2. 确定终点的最短路径问题与确定起点的问题相反，问题是在终点已知的情况下寻找最短路径。在无向图中，问题等价于起点的确定问题。在有向图中，问题等价于通过反转所有路径的方向来确定起点的问题。
3. 确定起点和终点之间最短路径的问题是在已知起点和终点的情况下，求两个节点之间的最短路径。
4. 全局最短路径问题-寻找图中的所有最短路径。
涉及的算法包括Dijkstra算法、a*算法、SPFA算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法等
可根据不同的需要选择不同的算法。
过n个点的最短路径怎么求？
利用遗传算法和模拟退火算法，可以得到次优解。或者一次从一个点遍历所有点，找到距离最短的点，连接，然后以下面的点为起点，找到一个没有连接的点，是距离最短的点，连接，依次进行，知道找到最后一个点。这是数学上证明的最短的一个
我们可以在Dijkstra算法的基础上做一些修改来扩展它的函数。
例如，有时我们希望在找到最短路径的基础上列出一些子短路径。为了解决这个问题，我们可以先在原图上计算最短路径，然后从图中删除路径的一条边，然后在剩余的子图中重新计算最短路径。对于原始最短路径的每一条边，删除边后可以找到子图的最短路径。这些路径是排序后原图的一系列次最短路径。Bellman-Ford算法可以应用于具有负支出Fabian的图，只要不存在总支出为负且从源点s可到达的循环（如果存在这样的循环，则不存在最短路径，因为总支出可以通过循环多次而无限减少）。
寻找最短路径时，是BFS和Dijkstra的算法有什么区别？
首先，在不考虑时间复杂度的情况下，解决了图论中的最短路径问题。这个基本问题也可以推广到许多其他的理论或实践问题。
最短路径问题有一个理想的时间复杂度（<=O（n^2）），但是如果我们找到图中任意两点之间的距离，特别是当图是稠密的时候，Floyd的O（n^3）就不比其他问题小。
Floyd的另一个优势是易于编写。完成了插点、三循环、一判断、五要素的简单构思。Dijkstra在堆优化和SPFA之后需要大约50行代码。
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