单源最短路径贪心算法java

单源最短路径问题可以使用Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法来解决。其中，Dijkstra算法是一种贪心算法，可以用于求解非负权重的最短路径问题，它的核心思想是找到当前未访问的最短路径节点，并将其加入到已访问节点集合中。

下面是基于Java语言实现的Dijkstra算法示例代码，假设有n个节点，源节点为s，邻接矩阵为graph，dist数组记录源节点s到各个节点的最短距离（初始时dist[s]=0，其他节点的dist值为无穷大）：

public static void dijkstra(int[][] graph, int n, int s, int[] dist) {
    boolean[] visited = new boolean[n];   // 标记节点是否已被访问
    visited[s] = true;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        dist[i] = graph[s][i];   // 初始化源节点到各个节点的距离
    }
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int minDist = Integer.MAX_VALUE;
        int minIndex = -1;
        // 找到当前未访问节点中距离源节点最近的节点
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (!visited[j] && dist[j] < minDist) {
                minDist = dist[j];
                minIndex = j;
            }
        }
        if (minIndex == -1) {
            break;  // 如果所有节点都已访问，则退出循环
        }
        visited[minIndex] = true;
        // 更新当前节点的邻接节点到源节点的距离
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (!visited[j] && graph[minIndex][j] != Integer.MAX_VALUE) {
                dist[j] = Math.min(dist[j], dist[minIndex] + graph[minIndex][j]);
            }
        }
    }
}

在上述代码中，使用visited数组标记节点是否已被访问，使用dist数组记录源节点s到各个节点的最短距离。在每次迭代中，找到当前未访问节点中距离源节点最近的节点，并将其加入到已访问节点集合中。然后，更新当前节点的邻接节点到源节点的距离，若距离更短则更新dist数组中的值。最终，dist数组中记录的就是源节点到各个节点的最短距离。