"floyd-warshall算法-图论的基本算法"
Floyd-Warshall算法是一种用于解决图中所有顶点对之间最短路径问题的动态规划方法，特别适用于稠密图。该算法由美国计算机科学家Robert Floyd和Stephen Warshall独立提出，因此得名。它能够找出图中任意两个顶点之间的最短路径，并且在过程中可以判断是否存在负权边导致负权环。
算法的核心思想是逐步考虑中间顶点，通过迭代更新所有顶点对之间的最短路径。初始时，直接边的距离作为最短路径，非直接相邻的顶点对距离设为无穷大（表示无路径）。接下来，算法会遍历每一个可能的中间顶点k，检查通过k是否能缩短i到j的路径。如果发现新的路径更短，就更新最短路径。
算法伪代码如下：
```markdown
for k := 1 to n do
for i := 1 to n do
for j := 1 to n do
if (d[i,k] < ∞) and (d[k,j] < ∞) and (d[i,k] + d[k,j] < d[i,j]) then
d[i,j] := d[i,k] + d[k,j]
```
其中，d[i,j]表示顶点i到顶点j的最短路径长度，初始值根据图的边设置；n是图中顶点的数量。这个三重循环的时间复杂度为O(n^3)，虽然看起来效率不高，但考虑到它一次性解决了所有顶点对的最短路径，对于某些应用场景来说非常实用。
在图论中，图是由顶点（Vertex）和边（Edge）组成的结构。有向图（Directed Graph）的边具有方向，而无向图（Undirected Graph）的边没有方向。顶点的度（Degree）是指与该顶点相连的边的数量，有向图中分为入度（In-degree）和出度（Out-degree）。简单图（Simple Graph）不包含自环（自顶点指向自身的边）和多边（同一对顶点间的多条边）。完全图（Complete Graph）是每对顶点间都有一条边的图。
图的存储结构主要有两种：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）。邻接矩阵使用二维数组表示，其中元素表示对应顶点间是否有边以及边的权重；邻接表则以链表形式存储，节省空间，更适合稀疏图。
拓扑排序（Topological Sort）是对于有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的一种排序，使得对于任何边 (u, v)，u 总是出现在 v 之前。拓扑排序可以通过深度优先搜索或广度优先搜索实现，这里给出的是基于广度优先搜索的拓扑排序算法，通过维护两个栈top1和top2，不断将入度为0的顶点加入到结果序列中，直到所有顶点都被处理。
欧拉路径（Euler Path）和欧拉回路（Euler Circuit）是指在一个图中，从一个顶点出发，沿着边走遍所有边且仅走一次，最后回到起点的路径。对于无向图，存在欧拉回路的必要和充分条件是所有顶点的度都是偶数。而在有向图中，情况会有所不同，需要考虑入度和出度的平衡。
Floyd-Warshall算法是图论中的一个重要工具，而图论作为计算机科学的基础，涵盖了丰富的理论和应用，如网络设计、数据结构、算法设计等。理解并掌握这些概念对于解决实际问题具有重要意义。
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