dijkstra算法答题过程 试利用Dijkstra算法求图中从顶点a到其他各顶点间的最短路径，写出执行算法过程中各步的状态？

试利用Dijkstra算法求图中从顶点a到其他各顶点间的最短路径，写出执行算法过程中各步的状态？

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基于Dijkstra算法，我们可以扩展它的函数。

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？

在某种程度上，是的，但这个贪婪的步骤也是一个寻求最佳解决方案的过程。

dijkstra算法是贪心算法吗？

太深的算法可以适当学习一些，但是比较常用的算法一定能做到。不仅算法岗需要学习这么多算法，开发岗也需要学习很多常用算法，这样才能在开发过程中编写出高性能的代码。我举个例子。以前，我用MR处理一段数据。在reduce阶段，我需要根据某个值保持顶部，但是如果不能使用其他算法，可以调用quick sort。最坏的时间复杂度是O（n^2）。当数据很大时，你不能用完。如果能够维护大顶堆或bfprt算法，时间复杂度会大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我们需要学习哪些算法？我将列出以下方向

常见的图论算法，如并集搜索、最短路径算法、二部图匹配、网络流、拓扑排序等

例如常见的二分搜索、三分搜索，特别是二分搜索、访谈常问、深度优先搜索和广度优先搜索，经典的八道数字题等等。还有一些启发式搜索算法，如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

Dijkstra算法用于寻找最短路径、最大子段和、数字DP等

这一类比较大，特别是在机器学习、人工智能、密码学等领域。比如数论中的大数分解，大素数的判定，扩展欧几里德算法，中国剩余定理，卢卡斯定理等等，组合数学中的博弈问题，卡特兰数公式，包含排除原理，波利亚计数等等，计算几何中的极性排序、凸包问题、旋转卡盘问题、多边形核问题、平面最近点对问题等。另外，还有一些矩阵的构造计算，如矩阵的快幂等。

如果要做算法作业，除了上面的一些应用算法外，主要是机器学习、深度学习算法。

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