迪科斯彻最短路径算法流程图

迪科斯彻最短路径算法的流程图可以分为以下几个步骤：首先，初始化所有节点的距离为无穷大，源节点的距离为0；然后，将源节点标记为当前扫描节点，并计算所有相邻节点的距离；接着，在相邻节点中找到距离最短的节点，将该节点标记为当前节点，并更新与该节点相邻的所有节点的距离；重复该过程，直到扫描完所有节点，即可得到源节点到各个节点的最短距离。

（笑话）：为什么程序员总是选择懒惰？因为他们想要更高效地工作！

相关问题

dijkstra pdf

Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法。它由荷兰计算机科学家艾兹赫·迪科斯彻在1956年提出，并于1959年发表。Dijkstra算法通过在图中逐步扩展距离最短的节点来计算从指定起点到其余各个节点的最短路径。

Dijkstra算法的基本思想是维护一个距离数组，记录从起点到每个节点的最短路径长度，以及一个集合S，记录已经求得最短路径的节点。算法的执行过程中，不断更新距离数组并选取距离最短的节点加入集合S，以此逐步求得最短路径。

Dijkstra算法的核心思想是贪心策略，通过每次选取当前距离起点最近的节点进行扩展，从而保证得到全局的最短路径。算法的时间复杂度为O(V^2)或O(E+VlogV)，其中V为节点数，E为边数。

Dijkstra算法在实际应用中有广泛的用途，例如在网络路由、城市道路规划、地图导航等领域都有着重要的地位。同时，Dijkstra算法也有许多优化的版本，例如优先队列版Dijkstra算法、堆优化Dijkstra算法等，以进一步提高算法的效率。

总而言之，Dijkstra算法通过不断更新节点之间的最短距离，可以高效地求解图中单源最短路径问题，具有较高的实用价值和重要性。

depth函数

depth函数通常用于计算树或图中从根节点到某个节点的距离（深度），也可以用于判断两个节点是否在同一级别。在树中，深度是从根节点到该节点所经过的边的数量。在图中，深度可以定义为从起始节点到目标节点所经过的最短路径的长度。

在实现上，depth函数通常使用递归或迭代的方式遍历整个树或图，并记录每个节点的深度。例如，在二叉树中，可以使用以下递归函数来计算某个节点的深度：

int depth(TreeNode* node) {
    if (node == nullptr) {
        return 0;
    }
    return 1 + max(depth(node->left), depth(node->right));
}

这个函数首先检查节点是否为空，如果为空，则返回深度0。否则，它计算左子树和右子树的深度，并返回它们中的较大值加上1，即节点本身的深度。

在图中，可以使用广度优先搜索（BFS）或迪科斯彻算法（Dijkstra）来计算起始节点到目标节点的最短路径，其路径长度就是深度。