一、迪杰斯特拉算法(Dijkstra)
1、条件：图为邻接矩阵结构(Adjacency List)
2、原理：以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。
3、code：
void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G,int v0,Patharc *p){ int v,w,min; int final[MAXVEX]; /*final[w]=1表示求得顶点V0至Vw的最短路径*/ for(v=0;v v*/ } (*D)[v0]=0; /*v0到v路径为0*/ final[v0]=1; /*v0到v0不需要就路径*/ /*主循环，每次求得v0到某个v顶点的最短路径*/ for(v=1;v 4、说明：和Prim算法很相似；时间复杂度为O(n^3)
二、弗洛伊德算法(Floyd)
1、条件：图为邻接矩阵结构(Adjacency List)
2、原理：
通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。
从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是(松弛技术)，对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。所以时间复杂度为O(n^3);
其状态转移方程如下： map[i,j]:=min{map[i,k]+map[k,j],map[i,j]}
map[i,j]表示i到j的最短距离
K是穷举i,j的断点
map[n,n]初值应该为0，或者按照题目意思来做。
当然，如果这条路没有通的话，还必须特殊处理，比如没有map[i,k]这条路
3、code：
void ShortestPath_Floyd(MGraph G,Pathmatirx *P,ShowrtPathTable *D){ /*D代表顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵*/ /*P代表对应顶点的最小路径的前驱矩阵*/ int v,w,k; for(v=0;v (*D)[v][k]+(*D)[k][w]) { /*如果经过下标为k顶点路径比原两点间路径更短*/ /*将两点间权值设置为更小的一个*/ (*D)[v][w]=(*D)[v][k]+(*D)[k][w]; (*P)[v][w]=(*P)[v][k]; /*路径设置经过下标为k的顶点*/ } } } }} 4、说明：时间复杂度为O(n^3)；这个算法可以计算所有顶点到顶点的距离，而Dijkstra是计算一个顶点到其他顶点的最短距离