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Python 图系列之纵横对比 Bellman-Ford 和 Dijkstra 最短路径算法 Python 图系列之纵横对比 Bellman-Ford 和 Dijkstra 最短路径算法是计算机科学领域中的一种常用算法，用于解决加权图中的最短路径问题。该算法分为两部分：Bellman-Ford 算法和 Dijkstra 算法。 一、Bellman-Ford 算法 Bellman-Ford 算法是解决加权图中的最短路径问题的一种常用算法。该算法的主要思想是，通过迭代地更新每个顶点的权重，从而找到从起始点到所有其他顶点的最短路径。 1. 算法流程： 初始化每个顶点的权重为无穷大，然后对图结构中的每条边进行遍历，计算每条边上的权重，并更新相应的顶点权重。只有当顶点的原权重大于新权重时，才更新顶点权重。 2. 算法特点： Bellman-Ford 算法的时间复杂度为 O(m*n)，其中 m 是图结构中的边数，n 是顶点数。该算法可以处理负权重的图结构，但算法效率较低。 二、Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是解决加权图中的最短路径问题的一种常用算法。该算法的主要思想是，通过维护一个优先级队列，选择当前最小的权重顶点，更新其相邻顶点的权重，直到找到从起始点到所有其他顶点的最短路径。 1. 算法流程： 初始化每个顶点的权重为无穷大，然后将起始点加入优先级队列。然后，对队列中最小权重的顶点进行处理，更新其相邻顶点的权重，并将这些顶点加入队列中。重复上述过程，直到队列为空。 2. 算法特点： Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(m+n*logn)，其中 m 是图结构中的边数，n 是顶点数。该算法只能处理非负权重的图结构。 三、类结构设计 在 Python 中，可以使用类结构来设计图结构。在本文中，我们使用了一个 Vertex 类来描述顶点的信息，包括编号、名称、链接表、权重和前序顶点等属性。 四、总结 本文对 Python 图系列之纵横对比 Bellman-Ford 和 Dijkstra 最短路径算法进行了详细的介绍，包括算法流程、算法特点和类结构设计等方面的内容。通过阅读本文，读者可以获悉 Python 中解决加权图中的最短路径问题的常用算法和设计方法。