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最短路径算法总结

以下是常见的最短路径算法及其时间复杂度和核心思路的整理：

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1. Dijkstra（朴素版）

时间复杂度：$O(n^2)$
适用场景：稠密图（边数 $m$ 接近 $n^2$），且无负权边。

算法步骤：

1. 初始化距离数组 dist[]，dist[1] = 0，其余为 +∞。

2. 循环 $n$ 次，每次确定一个未访问的最近节点 t：

   • 找到当前未在集合 $S$ 中且 dist 最小的点 t。

   • 将 t 加入集合 $S`（已确定最短路径）。

   • 用 t 更新其他点的距离：

     for (int j = 1; j <= n; j++)dist[j] = min(dist[j], dist[t] + g[t][j]);
     

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2. Dijkstra（堆优化版）

时间复杂度：$O(m\log m)$
适用场景：稀疏图（边数 $m\ll n^2$），且无负权边。

算法步骤：

1. 使用优先队列（小根堆）存储 {距离, 节点}。

2. 每次取出堆顶节点 t，若已访问则跳过，否则标记为已访问。

3. 遍历 t 的所有邻接边，松弛更新距离并加入堆：

   priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap;
   heap.push({0, 1});
   while (!heap.empty()) {auto [d, t] = heap.top(); heap.pop();if (st[t]) continue;st[t] = true;for (auto [j, w] : adj[t]) {if (dist[j] > dist[t] + w) {dist[j] = dist[t] + w;heap.push({dist[j], j});}}
   }
   

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3. Bellman-Ford

时间复杂度：$O(nm)$
适用场景：允许负权边，并可检测负权回路（最多松弛 $n-1$ 次）。

算法步骤：

1. 初始化 dist[]，dist[1] = 0，其余为 +∞。

2. 松弛所有边 $k$ 次（若求不超过 $k$ 条边的最短路）：

   for (int i = 0; i < k; i++) {memcpy(backup, dist, sizeof dist); // 备份防止串联for (int j = 0; j < m; j++) {int a = edges[j].a, b = edges[j].b, w = edges[j].w;dist[b] = min(dist[b], backup[a] + w);}
   }
   

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4. SPFA（队列优化的 Bellman-Ford）

时间复杂度：平均 $O(n)$，最坏 $O(nm)$
适用场景：负权边但无负权回路，稀疏图效率较高。

算法步骤：

1. 使用队列存储待松弛的节点。

2. 每次取出队首节点 t，遍历其邻接边并松弛：

   queue<int> q;
   q.push(1);
   st[1] = true; // 标记是否在队列中
   while (!q.empty()) {int t = q.front(); q.pop();st[t] = false;for (auto [j, w] : adj[t]) {if (dist[j] > dist[t] + w) {dist[j] = dist[t] + w;if (!st[j]) q.push(j), st[j] = true;}}
   }
   

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5. Floyd（动态规划）

时间复杂度：$O(n^3)$
适用场景：多源最短路，允许负权边（不能有负权回路）。

算法步骤：

1. 初始化邻接矩阵 d[i][j]（存储边权，对角线为 $0$）。

2. 三重循环枚举中间点 $k$，更新所有点对的最短距离：

   for (int k = 1; k <= n; k++)for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = 1; j <= n; j++)d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]);
   

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对比总结

算法	时间复杂度	负权边	负权回路检测	适用场景
Dijkstra-朴素	$O(n^2)$	❌	❌	稠密图
Dijkstra-堆	$O(m\log m)$	❌	❌	稀疏图
Bellman-Ford	$O(nm)$	✔️	✔️	限制边数最短路
SPFA	$O(n)\sim O(nm)$	✔️	✔️	稀疏图或负权边
Floyd	$O(n^3)$	✔️	❌	多源最短路

注：

• 负权回路检测：Bellman-Ford 和 SPFA 在松弛 $n$ 次后若仍能更新 dist，则存在负权回路。
• Dijkstra 的局限性：无法处理负权边，因贪心策略可能导致错误结果。