【迪杰斯特拉(Dijkstra)算法】

在读《算法图解》时记录一下学习迪杰斯特拉(Dijkstra)算法
首先大家前提时是都了解图算法中的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法。
这俩的大概含义：
深度优先搜索（Depth-First-Search），简称 DFS。最直观的例子就是“走迷宫”。假设你站在迷宫的某个岔路口，然后想找到出口。你随意选择一个岔路口来走，走着走着发现走不通的时候，你就回退到上一个岔路口，重新选择一条路继续走，直到最终找到出口。这种走法就是一种深度优先搜索策略。
广度优先搜索Breadth-first-Search），简称 BFS。是从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点。然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使得“先被访问的顶点的邻接点先于后被访问的顶点的邻接点被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。如果此时图中尚有顶点未被访问，则需要另选一个未曾被访问过的顶点作为新的起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。

引出算法产生的原因

上述的算法在遇到有权图时就出现了一些问题，比如在书中说的：

当每个路径没有权重时候，我们可以按照上图的路径来选择最短路径。但是下图有了权重，比如我们把每个路径所费时间标注出来时候我们就需要重新考虑计算了。

而迪杰斯特拉算法就是这样，得到有权图中最短路径的算法。需要注意的是这个算法也有要求，就是权重是正数。在包含负权边的图中，要找出最短路径，可使用另一种算法——贝尔曼-福德算法（Bellman-Ford algorithm）。

算法示例

之后我会更新一下python实现过程，网上的都是数组实现，但是本书中是用的散列表。

引用链接：Python实现dijkstra算法