dijkstra算法公式

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到dijkstra算法的公式。但是，我可以为您介绍一下dijkstra算法的思路和实现过程。

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。其基本思路是从起点开始，逐步扩展到其他节点，直到到达终点为止。在扩展的过程中，不断更新起点到其他节点的最短距离，直到所有节点都被扩展过一次。

具体实现过程如下：
1. 初始化起点到其他节点的距离为无穷大，起点到自身的距离为0。
2. 选取距离起点最近的节点作为当前节点，并标记为已访问。
3. 更新当前节点的邻居节点到起点的距离，如果新的距离比原来的距离更短，则更新距离。
4. 重复步骤2和3，直到所有节点都被访问过一次，或者终点被访问到为止。

在实现过程中，可以使用优先队列来存储节点和距离的信息，以便快速找到距离起点最近的节点。

相关问题

Dijkstra算法公式

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。其基本思想是从源节点开始，不断更新到各个节点的最短路径，直到到达目标节点或者遍历完所有节点。以下是Dijkstra算法的公式：

1. 初始化：将源节点s到各节点的最短距离dist值都置为无穷大，将源节点s的dist值置为0。

2. 对于源节点s的所有邻居节点v进行以下操作：

a. 如果s到v的距离加上s的dist值小于v的dist值，则更新v的dist值为s到v的距离加上s的dist值。

3. 在未处理的节点中，找到dist值最小的节点u，将其标记为已处理。

4. 如果目标节点t被标记为已处理，则算法结束；否则，转到步骤2。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为节点数。但是可以使用优先队列来优化算法，将时间复杂度降为O(nlogn)。

路径规划算法数学公式

很抱歉，根据提供的引用内容，没有明确提到路径规划算法的数学公式。引用\[1\]提到了路径规划算法的分类和一些方法，但没有具体提到数学公式。引用\[2\]提到了蚁群算法和Dijkstra算法的使用，但同样没有提到具体的数学公式。因此，我无法提供路径规划算法的数学公式。如果您有其他问题，我将很乐意为您解答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于蚁群算法的二维路径规划算法](https://blog.csdn.net/weixin_43821559/article/details/112181107)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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