1.1 這個演算法適用於圖中有負權值的邊的最短路徑的計算
2.2 這個演算法可以用來判斷圖中是否有總權值為負的環存在
2.1演算法是對圖中的邊集進行操作的，這和dijkstra演算法不同
2.2演算法是從源節點來進行廣度搜尋並完成最短路徑的建立的
2.3演算法需要執行|v|-1次的大迴圈，以此來確保找到|v|-1個最短路徑。每個迴圈中是對所有邊的乙個小迴圈操作。因此時間複雜度為o(|v|*|e|)。每次大迴圈必定會找到大於等於乙個節點的最短路徑
2.4執行完|v|-1次大迴圈後，跳出。下面再執行一次迴圈，如果有權值為負的環存在的話，你的比較條件會成立，返回判斷值就行了。而dist陣列中存的就是你的執行當前次數下時候的源點到各個點的最短路徑。注意，如果最後結果中有正無窮的數存在（或者是自己設定的比較大的數），那麼說明s到這個點是不可達的。
bool bellman-
ford
(g,w,s)
//圖g ，邊集 函式 w ，s為源點
for each vertex v ∈ v
(g):
//初始化距離源點距離均為無窮大
d[v] ←+∞
d[s] ←0
//源點距離自身為0
for i =
1 → |v|
://鬆弛操作需要重複多次
for each edge
(u,v) ∈ e
(g):
if d[v]
> d[u]+l
(u,v)
: d[v]
= d[u]+l
(u,v)
for each edge
(u,v) ∈ e
(g):
//判斷是否存在負權環路
if d[v]
> d[u]+l
(u,v)
:return
false
return
true
4.2 你也可以引入parent陣列來記錄你的每個點的前驅節點是誰，相應的陣列更新操作應該在比較條件成立的時候進行。輸出最短路徑經過的節點的時候直接迭代輸出parent就行了。
4.3 演算法可以用佇列優化，但是資料顯示佇列優化的時候不能適應所有情況，所以不闡述了。s
5.1 演算法時間複雜度為o（|v|*|e|），比dijkstra演算法的一般要慢。（其實主要看你的優化演算法）
5.2 演算法書寫比較簡單，核心就是兩個迴圈，乙個比較條件。
Bellman Ford最短路徑演算法
根據演算法導論上的說明 該演算法可以說很簡單，對每個節點維護兩個資訊，乙個是源節點到該節點的距離，另乙個是到該節點的前乙個節點。也即前驅。假設當前用距離表a來儲存所有點的這兩個資訊。假設有n個節點 演算法分為三步步走。第一步初始化a，a中所有距離均為無窮大，且前驅為空 第二步，計算距離。對圖中的每條...
最短路徑（Bellman Ford演算法）
主要思想 遍歷m條邊，看是否能讓從給定點直接到v點縮短為從給定點到u點再到v點。因為任意兩點之間的最短路徑最多包含n 1條邊，所以把這些邊遍歷n 1次就好。include intmain if check 0 如果有一次遍歷中沒有對任何頂點進行鬆弛，則表明所有點都為最短路徑了 break flag ...
Bellman Ford最短路徑演算法
bellman ford最短路徑演算法 單源最短路徑 給定乙個圖,和乙個源頂點src,找到從src到其它所有所有頂點的最短路徑，圖中可能含有負權值的邊。dijksra的演算法是乙個貪婪演算法,時間複雜度是o vlo 使用最小堆 但是迪傑斯特拉演算法在有負權值邊的圖中不適用,bellman ford適...