用迪杰斯特拉算法求下图中从顶点a到其它顶点间的最短路径，要求写出执行算法过程中各步的状态，最短路径及路径长度。 a -> b (7) a -> c (2) a -> d (9) b -> c (3) b -> e (6) c -> e (8) c -> f (4) d -> c (4) e -> g (9) f -> e (5) f -> g (8) f -> d (5) g -> b (4) d -> g (3)

好的，让我来帮你解决这个问题。根据迪杰斯特拉算法，我们需要先初始化各个顶点的距离值，然后逐步更新距离值，直到找到从起点到目标顶点的最短路径。下面是执行算法过程中各步的状态及最短路径及路径长度：

1. 初始化：a(0), b(∞), c(∞), d(∞), e(∞), f(∞), g(∞)
2. 选取距离起点最近的顶点c，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(∞)
3. 选取距离起点最近的顶点b，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(11)
4. 选取距离起点最近的顶点f，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(11)
5. 选取距离起点最近的顶点a，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(11)
6. 选取距离起点最近的顶点d，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(11)
7. 选取距离起点最近的顶点e，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(11)
8. 选取距离起点最近的顶点g，更新其相邻顶点的距离值：a(0), b(7), c(2), d(9), e(8), f(4), g(11)
9. 最短路径为：a -> c -> f -> d -> g，路径长度为11。

希望这个答案能够帮助你！

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用迪杰斯特拉算法求下图中从顶点a到其它顶点间的最短路径，要求写出执行算法过程中各步的状态，最短路径及路径长度。 a -> b (7) a -> c (2) a -> d (9) b -> c (3) b -> e (6) c -> e (8) c -> f (4) d -> c (4) d -> g (3) e -> g (9) f -> e (5) f -> g (8) f -> d (5) g -> b (4)

好的，让我来回答你的问题。根据迪杰斯特拉算法，我们需要先将起点 a 到其它顶点的距离初始化为无穷大，然后将起点 a 到自身的距离设为 0。接下来，我们需要遍历所有顶点，每次找到距离起点 a 最近的顶点，并更新其它顶点到起点 a 的距离。具体步骤如下：

1. 初始化距离数组 dist[]，将 a 到其它顶点的距离设为无穷大，a 到自身的距离设为 0。
dist[a] = 0, dist[b] = ∞, dist[c] = ∞, dist[d] = ∞, dist[e] = ∞, dist[f] = ∞, dist[g] = ∞

2. 初始化 visited[]，表示该顶点是否已被访问过，初始值均为 false。
visited[a] = false, visited[b] = false, visited[c] = false, visited[d] = false, visited[e] = false, visited[f] = false, visited[g] = false

3. 从未访问过的顶点中找到距离起点 a 最近的顶点，即 c，将 visited[c] 设为 true。
visited[c] = true

4. 更新其它顶点到起点 a 的距离，如果经过 c 的距离更短，则更新距离数组 dist[]。
dist[b] = 7, dist[c] = 2, dist[d] = 9, dist[e] = 10, dist[f] = 6, dist[g] = ∞

5. 重复步骤 3 和 4，找到距离起点 a 最近的未访问过的顶点 f，将 visited[f] 设为 true。
visited[f] = true

6. 更新其它顶点到起点 a 的距离，如果经过 f 的距离更短，则更新距离数组 dist[]。
dist[b] = 7, dist[c] = 2, dist[d] = 9, dist[e] = 10, dist[f] = 6, dist[g] = 11

7. 重复步骤 3 和 4，找到距离起点 a 最近的未访问过的顶点 b，将 visited[b] 设为 true。
visited[b] = true

8. 更新其它顶点到起点 a 的距离，如果经过 b 的距离更短，则更新距离数组 dist[]。
dist[b] = 7, dist[c] = 2, dist[d] = 9, dist[e] = 10, dist[f] = 6, dist[g] = 11

9. 重复步骤 3 和 4，找到距离起点 a 最近的未访问过的顶点 d，将 visited[d] 设为 true。
visited[d] = true

10. 更新其它顶点到起点 a 的距离，如果经过 d 的距离更短，则更新距离数组 dist[]。
dist[b] = 7, dist[c] = 2, dist[d] = 9, dist[e] = 10, dist[f] = 6, dist[g] = 11

11. 重复步骤 3 和 4，找到距离起点 a 最近的未访问过的顶点 e，将 visited[e] 设为 true。
visited[e] = true

12. 更新其它顶点到起点 a 的距离，如果经过 e 的距离更短，则更新距离数组 dist[]。
dist[b] = 7, dist[c] = 2, dist[d] = 9, dist[e] = 10, dist[f] = 6, dist[g] = 11

13. 重复步骤 3 和 4，找到距离起点 a 最近的未访问过的顶点 g，将 visited[g] 设为 true。
visited[g] = true

14. 更新其它顶点到起点 a 的距离，如果经过 g 的距离更短，则更新距离数组 dist[]。
dist[b] = 7, dist[c] = 2, dist[d] = 9, dist[e] = 10, dist[f] = 6, dist[g] = 11

15. 遍历结束，得到起点 a 到其它顶点的最短路径长度为：
a -> b: 7
a -> c: 2
a -> d: 9
a -> e: 10
a -> f: 6
a -> g: 11

最短路径分别为：
a -> c -> f -> e -> g -> b
a -> c
a -> d -> c -> f -> e -> g -> b
a -> c -> e
a -> f
a -> c -> f -> g -> b

使用迪杰斯特拉（dijkstra）算法求下图中从顶点1到其他各顶点的最短路径，依次得到的各最短路径的目标顶点是

1到2的最短路径为1-2，目标顶点为2；
1到3的最短路径为1-3，目标顶点为3；
1到4的最短路径为1-2-4，目标顶点为4；
1到5的最短路径为1-2-5，目标顶点为5；
1到6的最短路径为1-3-6，目标顶点为6。