最短路径算法的论文总结

问：最短路径的解决方法

1. 答：用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”， 有时被简称作“路径算法”。 最常用的路径算法有：
   Dijkstra算法
   SPFA算法\Bellman-Ford算法
   Floyd算法\Floyd-Warshall算法
   Johnson算法
   A*算法
   所谓单源最短路径问题是指：已知图G=（V，E），我们希望找出从某给定的源结点S∈V到V中的每个结点的最短路径。
   首先，我们可以发现有这样一个事实：如果P是G中从vs到vj的最短路，vi是P中的一个点，那么，从vs沿P到vi的路是从vs到vi的最短路。

问：最短路径的介绍

1. 答：用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。

问：最短路径算法作用

1. 答：可以实现距离最短以及时间最短，从而为你节约行程的成本

问："最短路径优先算法"的优缺点?

1. 答：所谓的最短路径问题有很多种意思，
   在这里启发式指的是一个在一个搜寻树的节点上定义的函数h(n)，用于评估从此节点到目标节点最便宜的路径。启发式通常用于资讯充分的搜寻算法，例如最好优先贪婪算法与a*。最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点；a*则会为g(n)
   +
   h(n)选择最低代价的节点，此g(n)是从起始节点到目前节点的路径的确实代价。如果h(n)是可接受的（admissible）意即h(n)未曾付出超过达到目标的代价，则a*一定会找出最佳解。
   最能感受到启发式算法好处的经典问题是n-puzzle。此问题在计算错误的拼图图形，与计算任两块拼图的曼哈顿距离的总和以及它距离目的有多远时，使用了本算法。注意，上述两条件都必须在可接受的范围内。

问：求有向图两个顶点间的最短路径的方法，用简单语言或举例描述。

1. 答：图论，数据结构教材中有

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