想必大家一定会Floyd了吧，Floyd只要暴力的三个for就可以出来，代码好背，也好理解，但缺点就是时间复杂度高是O(n³)。
于是今天就给大家带来一种时间复杂度是O(n²)，的算法：Dijkstra（迪杰斯特拉）。
这个算法所求的是单源最短路，好比说你写好了Dijkstra的函数，那么只要输入点a的编号，就可算出图上每个点到这个点的距离。
我先上一组数据（这是无向图）：
6
2 5
3 8
3 1
4 3
5 7
5 2
图大概是这个样子：
我们以1为源点，来求所有点到一号点的最短路径。
先建立一个dis数组，dis[i]表示第i号点到源点（1号点）的估计值，你可能会问为什么是估计值，因为这个估计值会不断更新，更新到一定次数就变成答案了，这个我们一会再说。
然后我们在建立一个临界矩阵，叫做：map，map[i][j]=v表示从i到j这条边的权值是v。
dis初始值除了源点本身都是无穷大。源点本身都是0.
先从1号点开始。一号点，map[1][2]=5,一号点离2号点是5，比无穷大要小，所以dis[2]从无穷大变成了5。顺便，我们用minn记录距离1号点最短的点，留着以后会用。
dis[0,5,∞,∞,∞]。minn=2。
然后搜到3号点，map[1][3]=8,距离是8，比原来的dis[3]的∞小，于是dis[3]=8。但是8比dis[2]的5要大，所以minn不更新。
dis[0,5,8,∞,∞]
接着分别搜索4,5号点，发现map[1][4],map[1][5]都是∞，所以就不更新。
现在，dis数组所呈现的明显不是最终答案，因为我们才更新一遍，现在我们开始第二次更新，第二次更新以什么为开始呢？就是以上一次我们存下来的，minn，相当于把2当源点，求所有点到它的最短路，加上它到真正的源点（1号点）的距离，就是我们要求的最短路。
从2号点开始，搜索3号点，map[2][3]=1，原本dis[3]=8，发现dis[2]+map[2][3]=5+1=6
dis[0,5,6,∞,∞] minn=3.
然后搜索4号点，map[2][4]=3,原本dis[4]=∞,所以，dis[2]+map[2][4]=5+3=81,minn不更新。
dis[0,5,6,8,∞] minn=3.
接着搜索5号点，map[2][5]=2,5+2=7,7<∞,dis[5]=7minn不变。
dis[0,5,6,8,7]
二号点搜完，因为minn是3，继续搜索3号点。
三号点还是按照二号点的方法搜索，发现没有可以更新的，然后搜索四号。
四号搜5号点，发现8+7>5+2,所以依然不更新，然后跳出循环。
现在的估计值就全部为确定值了：
dis[0,5,6,8,7]
这就是每个点到源点一号点的距离，我们来看一下代码：
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int map[110][110];//这就是map数组，存储图
int dis[10010];//dis数组，存储估计值
int book[10010];//book[i]代表这个点有没有被当做源点去搜索过，1为有，0为没有。这样就不会重复搜索了。
int n,m;
void dijkstra(int u)//主函数，参数是源点编号
{
memset(dis,88,sizeof(dis));//把dis数组附最大值（88不是十进制的88，其实很大）
int start=u;//先从源点搜索
book[start]=1;//标记源点已经搜索过
for(int i=1;i<=n;i++)
{
dis[i]=min(dis[i],map[start][i]);//先更新一遍
}
for(int i=1;i<=n-1;i++)
{
int minn=9999999;//这就是刚才所说的minn
for(int j=1;j<=n;j++)
if(book[j]==0 && minn>dis[j])
{
minn=dis[j];
start=j;//找到离源点最近的点，然后把编号记录下来，用于搜索。
}
book[start]=1;
for(int j=1;j<=n;j++)
dis[j]=min(dis[j],dis[start]+map[start][j]);//以新的点来更新dis。
}
}
int main()
{
cin>>n>>m;
memset(map,88,sizeof(map));
for(int i=1;i<=m;i++)
{
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
map[a][b]=c;
}
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=n;j++)
if(i==j)
map[i][j]=0;
dijkstra(1);//以1为源点。
for(int i=1;i<=n;i++)
cout<" ";
}
这就是用邻接矩阵实现dijkstra，但是这个算法有一个坏处，就是出现负权边，这个算法就炸了，要解决负权边，我以后会给大家带来Bell man ford
这个算法的复杂度是O(n²)，空间复杂度也是n平方，如果用邻接表来实现，时间复杂度是O(n*m)似乎比n²要大一些，但是空间复杂度会从n平方变成m，少了很多，现在我呈上邻接表的代码，如果不会邻接表的同学可以选择性忽略，自行百度，我可能会出一期邻接表。
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int value[10010],to[10010],next[10010];
int head[10010],total;
int book[10010];
int dis[10010];
int n,m;
void adl(int a,int b,int c)
{
total++;
to[total]=b;
value[total]=c;
next[total]=head[a];
head[a]=total;
}
void dijkstra(int u)
{
memset(dis,88,sizeof(dis));
memset(book,0,sizeof(book));
dis[u]=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int start=-1;
for(int j=1;j<=n;j++)
if(book[j]==0 && (dis[start]>dis[j] || start==-1))
start=j;
book[start]=1;
for(int e=head[start];e;e=next[e])
dis[to[e]]=min(dis[to[e]],dis[start]+value[e]);
}
}
int main()
{
cin>>n>>m;
for(int i=1;i<=m;i++)
{
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
adl(a,b,c);
}
dijkstra(1);
for(int i=1;i<=n;i++)
cout<" ";
}
