dijkstra算法流程框图

以下是Dijkstra算法的流程框图：

st=>start: 开始
op1=>operation: 初始化dist数组和visited数组
op2=>operation: 将起点v0加入visited数组
op3=>operation: 更新dist数组
op4=>operation: 找到未访问过的dist最小的顶点
op5=>operation: 将该顶点加入visited数组
op6=>operation: 更新dist数组
op7=>operation: 重复执行步骤4-6，直到所有顶点都被访问过
e=>end: 结束
st->op1->op2->op3->op4->op5->op6->op4
op4(yes)->op5
op4(no)->e

Dijkstra算法是一种用于解决带权图的单源最短路径问题的贪心算法。它的主要思想是通过不断地“松弛”边来更新起点到各个顶点的最短距离，直到所有顶点都被访问过为止。在实现过程中，需要使用一个dist数组来记录起点到各个顶点的最短距离，使用一个visited数组来记录哪些顶点已经被访问过。

相关问题

Dijkstra算法流程

Dijkstra算法是一种贪心算法，用于解决带权重图的单源最短路径问题。它的基本思想是从起点开始，每次选择当前最短路径的顶点作为中间点，更新与该顶点相邻的顶点的最短路径。

Dijkstra算法的流程如下：

1. 初始化：将起点到所有顶点的距离设为无穷大，将起点到自己的距离设为0，将所有顶点的前驱节点设为null。

2. 选取一个未被访问的距离起点最近的顶点。

3. 对该顶点的所有邻居节点进行更新，如果经过该顶点到达邻居节点的距离比原先更新，则更新距离和前驱节点。

4. 标记该顶点为已访问。

5. 重复步骤2至4，直到所有顶点均被访问。

6. 根据记录的前驱节点信息，可得到起点到其他顶点的最短路径。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(N^2)，其中N为顶点数。如果使用堆优化，则时间复杂度可降至O(MlogN)，其中M为边数。

dijkstra算法流程

Dijkstra算法是一种用于解决带权有向图或无向图的单源最短路径问题的贪心算法。其流程如下：

1. 创建一个集合S，用于存放已经求出最短路径的顶点。
2. 创建一个数组dist，用于存放源点到各个顶点的最短距离，初始时将源点到自身的距离设为0，其余为无穷大。
3. 选择一个未加入集合S中的距离源点最近的顶点v，并将其加入集合S中。
4. 对于v的每个邻接点w，如果从源点到v的距离加上v到w的距离小于dist[w]，则更新dist[w]为这个更小的值。
5. 重复步骤3和4，直到所有顶点都加入了集合S。

最终，dist数组中存储的就是源点到各个顶点的最短距离。