Dijkstra算法（计算机网络）

### Dijkstra算法在计算机网络中的应用

#### 应用场景

在网络路由中，Dijkstra算法被广泛应用以计算最优传输路径。该算法能够基于给定的网络拓扑结构和链路成本（通常表示为延迟或带宽），找到从一个源节点到所有其他节点之间的最短路径[^1]。

对于动态变化的互联网环境而言，路由器通过定期交换彼此间可达性的信息来更新其内部维护的距离向量表；而当涉及到大规模静态互联架构时，则可以预先利用此方法一次性构建完整的距离矩阵供后续查询使用。具体来说，在开放式最短路径优先(OSPF)协议以及中间系统至中间系统的(IS-IS)域内选路上均采用了这种技术实现高效的数据包传递过程[^3]。

#### 算法描述

为了更好地理解如何应用于实际环境中，请考虑如下简化版伪代码：

import heapq

def dijkstra(graph, start_node):
    # 初始化距离字典，默认值设为无穷大
    distances = {node: float('infinity') for node in graph}
    
    # 起始结点设置初始距离为0
    distances[start_node] = 0
    
    priority_queue = [(0, start_node)]
    
    while priority_queue:
        current_distance, current_vertex = heapq.heappop(priority_queue)

        # 如果当前顶点已经被处理过则跳过
        if current_distance > distances[current_vertex]:
            continue
        
        for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():
            distance = current_distance + weight
            
            # 只有当发现更短路径时才进行更新操作
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                
                # 将新加入队列等待进一步探索
                heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))
                
    return distances

这段Python代码实现了基本形式下的单源最短路径查找功能。其中`graph`参数代表加权无向图的形式化表达方式——邻接列表；函数接收起始位置作为输入，并返回由各个终点构成的一系列最小累积开销记录结果集[^2]。