数据结构中动态规划最短路径问题

动态规划最短路径问题是指在给定的图中，从一个起点到一个终点的最短路径问题。动态规划是一种以自底向上的方式进行问题求解的方法，可以有效地解决最短路径问题。在动态规划中，我们需要使用一个二维数组来保存每个节点到起点的最短距离。通过不断更新这个数组，我们可以找到从起点到终点的最短路径。

具体的步骤如下：
1. 创建一个二维数组，用来保存每个节点到起点的最短距离。
2. 初始化起点的最短距离为0，其余节点的最短距离为无穷大。
3. 对于每个节点，计算它的邻居节点到起点的最短距离加上边的权重，如果这个值小于当前节点的最短距离，则更新当前节点的最短距离。
4. 重复上述步骤，直到所有节点的最短距离都被计算出来。
5. 最后，通过查找终点节点的最短距离，可以得到从起点到终点的最短路径。

动态规划最短路径问题使用动态规划的思想，通过不断更新节点的最短距离，从而得到最优的路径。这种方法在求解大规模的最短路径问题时非常高效。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据结构 实验六 Dijkstra最短路径算法](https://download.csdn.net/download/lzheng012019/34924770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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