與最小生成樹學習相比，一開始我有點昏了。感覺既然都能計算出 「最短」 路徑，為什麼還要專門的研究最短路徑的dijkstra，floyd呢？
後來才知道，最小生成樹是保證這個圖的所有路徑加起來最短！
而最短路徑保證a點到b的路徑最短，並不能保證這個圖的路徑最短！
dijkstra：
狄克斯特拉演算法，這個演算法，我到現在都感覺跟prim演算法有一些相同之處。
他們都是一開始按照起始點，儲存起始點所能達到的點的距離。
然後從中找出乙個最近的點k，然後再根據點k所能到達的a點的距離更新原先起始點所能到達的a點的距離，前提起始點到k點再到a點的距離小於起始點直接到達a點的距離
我想著兩個演算法有兩個區別 ：1、prim是只要已經連通的點中，假設k點，k點到a點的距離小於原先已更新的到達a點的最短距離，那就更新lowcost
kruscal則是，k點到a點的距離小於起始點到達a點的距離，則更新
2、prim對於已經確定加入s集合的點，根據之後所能到達的點跟已經加入s點的距離相比，如果比之前的最短距離還小，還會重新將其從s集合中拿出（即重新規劃路線）
kruscal則是已經確定加入s集合的點，就不會再將其從s集合中拿出來了
原因是：prim查詢的最近距離k點，是已經加入s集合中某個點距離k點距離最短即可
kruscal則是距離起始點最近的點，才能作為k點，所以之後找到的肯定都是大於之前的距離的，亦或是原先起始點到達不了的點，想要到達這個點必須經過之前的點，所以距離怎麼都不會比之前的短。
public class dijkstra
s[v] = 1;//v已經放入集合s中
path[v] = 0;//且上乙個點不存在
for(int i = 1 ; i < g.n ; i ++)
}s[k] = 1;
for(int j = 0 ; j < g.n ; j ++)}}
}dispath(s,dist,path,v,g.n);//輸出路徑
}private void dispath(int s,int dist,int path,int v,int n)}}
private void ppath(int path, int i,int v)
}
floyd：
弗洛伊德演算法：這個演算法第一次接觸還是大一參加acm的時候，那個時候蠻喜歡的，因為簡單易記！三重迴圈就好了！
原理：對於每兩個點，都遍歷所有的點作為中間點搭橋，判斷出最短的距離，其他的點亦可以在這個這兩個點的基礎上判斷出最短距離
public class floyd
}for(int k = 0 ; k < g.n ; k ++)}}
}dispath(a,path,g.n);
}private void dispath(int a, int path, int n)
}else}}
}private void ppath(int path, int i, int j)
}
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