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1、Dijkstra算法

原理：
1）每一次循环确定一个距离起点最短的节点的路径长度；
2）确定节点后，以它为中间点去更新与其相连的节点距离起点的路径长度；

准备：
1）路径图，int[][] graph;
2）节点是否使用过，boolean[] used;
3）节点距离起点的最短路径长度，int[] shortLen;

核心：两个判断条件
1）当前循环的最近节点判断： 1、未使用过；2、与起点间存在路径；3、小于其他节点到起点距离；
2）更新当前轮相邻节点距起点的最短路径长度判断： 1、未使用过；2、与index节点相连；3、更新后的距离小于之前达到起点的距离 或 还没有到达起点的路径；

public static void main(String[] args) {//路径图int[][] len = new int[2022][2022];boolean[] used = new boolean[2022];        //起点到达每个节点的最短路径长度int[] shortLen = new int[2022];for(int i=1;i<2022;i++){shortLen[i] = len[1][i];}used[1] = true;//n个节点，要去寻找其他n-1个节点距离起点的最短路径长度，所以要遍历n-1次！！for(int i=2;i<2022;i++){//记录当前轮的最近未使用节点下标int index = 0;//记录当前轮的距离起点的最近未使用节点的路径长度int min = Integer.MAX_VALUE;//遍历最短路径节点，寻找当前轮未使用的最短路径长度及节点下标for(int j=2;j<2022;j++){if(!used[j] && shortLen[j]!=0 && min>shortLen[j]){  //条件：1、未使用过；2、与起点间存在路径；3、小于其他节点到起点距离；min = shortLen[j];index = j;}}//找到最近节点后，将其标识为已使用used[index] = true;//根据标记的最近节点，将其作为中间节点，去重新更新其他与其相连但未使用节点的shortLenfor(int j=2;j<2022;j++){if(!used[j] && len[index][j]!=0 && (len[index][j]+min < shortLen[j] || shortLen[j]==0)){  //条件：1、未使用过；2、与index节点相连；3、更新后的距离小于之前达到起点的距离 或 还没有到达起点的路径；shortLen[j] = len[index][j] + min;}}}System.out.println(shortLen[2021]);}

注意：如果将不相连的节点路径设置为Integer.MAX_VALUE，则可以优化掉两个核心判断条件中的shortLen[j]!=0 和 shortLen[j]==0条件，

不足： 路径中不能包含负权重！

1.2 使用优先队列 优化 查找每轮中距离起点最近的节点下标（推荐）

public static void dijkstra(int[][] graph, int start) {int n = graph.length; // 节点数量int[] dist = new int[n]; // 存储从起点到各节点的最短距离boolean[] visited = new boolean[n]; // 标记节点是否已被处理// 初始化距离数组Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE);dist[start] = 0; // 起点到自身的距离为 0