迪杰斯特拉算法和距离向量算法
（实用版）
悦达起亚k5怎么样一、迪杰斯特拉算法 
    1.算法简介 
    2.算法原理 
        1.按路径长度递增次序产生最短路径 
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        2.将顶点分为两组：S 和 V-ST 
        3.保证条件  汽车之家车二手车报价大全
    3.求最短路径步骤 
二、距离向量算法 
    1.算法简介 
    2.算法原理 
        1.根据距离矩阵求最短路径 
        2.贝尔曼 - 福特算法 
        3.弗洛伊德算法
汽车360全景正文
一、迪杰斯特拉算法
迪杰斯特拉算法是一种按路径长度递增次序产生最短路径的算法。它将顶点分为两组：S 和 V-ST。其中，S 表示已求出最短路径的顶点的集合，而 V-ST 表示尚未确定最短路径的顶点集合。算法的基本思想是，将 T 中顶点按最短路径递增的次序加入到 S 中，保证从源点 V0 到 S 中各顶点的最短路径长度都不大于从 V0 到 T 中任何顶点的最短路径长度，同时每个顶点对应一个距离值。
dats迪杰斯特拉算法的求最短路径步骤如下：
1.初始时令 SV0，T 其余顶点，T 中顶点对应的距离值为 0（假设源点 V0 到自身的距离为 0）。
2.若存在<V0,Vi>，则距离值为弧上的权值；若不存在<V0,Vi>，则从 T 中选取一个其距离值为最小的顶点 W，加入 S，并对 T 中顶点的距离值进行修改：若加进 W 作中间顶点，从 V0 到 Vi 的距离值比不加 W 的路径要短，则修改此距离值。
3.重复上述步骤，直到 S 中包含所有顶点，即 SV 为止。
二、距离向量算法
距离向量算法是一种根据距离矩阵求最短路径的算法，其主要包括贝尔曼 - 福特算法和弗洛伊德算法。
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1.贝尔曼 - 福特算法：该算法适用于存在负权值边的图。其基本思想是，通过不断更新顶点的距离值，最终得到源点 V0 到其他所有顶点的最短路径。算法的正确性可以通过贝尔曼 - 福特定理证明。
2.弗洛伊德算法：该算法是贝尔曼 - 福特算法的优化版本，适用于稀疏图。弗洛伊德算法通过动态规划的方法，只计算部分顶点的最短路径，从而减少计算量。
总结：迪杰斯特拉算法和距离向量算法都是求解最短路径问题的有效方法。迪杰斯特拉算法适用于有向图和无向图，其求解过程较为简单；而距离向量算法则适用于存在负权值边的图，其计算过程较为复杂，但可以得到源点 V0 到其他所有顶点的最短路径。