Shell端的Dijkstra算法实现：MATLAB寻找最短路径

Dijkstra 算法是一种经典的图论算法，用于求解加权无向图中单源最短路径问题。在本方法中，Matrix 代表图的邻接矩阵，其中 Matrix(i, j) 表示节点 i 到节点 j 的边的权重；start 表示起始节点的索引；target 表示目标节点的索引。执行后，返回值包括四个部分：path 表示从起始点到目标点的最短路径序列；prev 是一个数组，记录了路径中每个节点的前驱节点；unvis 是一个数组，记录了当前未访问的节点；distance 是一个数组，记录了从起始节点到每个节点的最短距离。值得注意的是，该方法仅适用于非负权重的图。Dijkstra.zip 文件中可能包含了实现该方法的 MATLAB 源代码文件。" 在 MATLAB 中，Dijkstra 方法的实现通常涉及以下几个步骤： 1. 初始化：创建一个数组 distance，用于存储从起始节点到每个节点的最短距离，并将其初始值设为无穷大（除了起始节点到自身的距离为0）。创建数组 prev 用于记录每个节点的前驱节点。创建数组 unvis，用于标记每个节点是否已被访问。 2. 松弛操作（Relaxation）：遍历图中的所有节点，对于每一个节点 u，找到距离起始节点最近的未访问节点 v。如果 v 的当前最短距离（distance[u] + Matrix(u, v)）比已知的最短距离（distance[v]）要小，则更新 v 的最短距离和前驱节点。 3. 访问操作（Visitation）：在找到最短距离的未访问节点 v 后，将其标记为已访问，并更新 distance 和 prev 数组。 4. 重复松弛和访问操作：重复步骤 2 和 3，直到目标节点被标记为已访问，或者所有节点都被访问过。 5. 路径回溯：根据 prev 数组，从目标节点开始，逆向追溯前驱节点，从而得到最短路径。 Dijkstra 算法虽然在计算单源最短路径时效率很高，但它不是一个完全的图遍历算法。它不会处理负权边，因为这会导致算法的逻辑出现问题。此外，Dijkstra 算法有多种变体，如使用优先队列优化的版本可以在 O((V+E)logV) 时间复杂度内完成算法，V 表示顶点数，E 表示边数。 本方法的实现对于学习和理解图论中的最短路径问题以及熟悉 MATLAB 环境下的编程是非常有帮助的。通过实践该方法的使用和理解其内部逻辑，可以为解决更复杂的图算法问题打下坚实的基础。