Algorithm 我能用Dijkstra算法处理负权图吗？

我知道Bellman-Ford算法可以很好地处理负权重图，但我开发了一个Dijkstra算法代码，它工作得非常好。但当我插入负加权边时，它失败了。有解决方案吗？

我认为我们不能这样做，因为Dijkstra算法无法找到到达目标顶点的最终方法，因为它可能会陷入循环，它不是为负权重图设计的，你应该选择bellman-ford算法

我认为我们不能这样做，由于Dijkstra算法不会找到到达目标顶点的最终方法，因为它可能会卡在循环中，它不是为负权重图设计的，所以您应该使用bellman-ford算法，实际上，在特殊情况下是可能的。如果存在负长度的边，则将失败。但是，如果所有边的长度均为负值，则可以反转所有边的长度，并使用该算法查找图形两个顶点之间的最长路径（该路径将表示原始图形中的最短路径）

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但在一般情况下，正如你所说的，不可能使用Dijkstra。如果没有负长度的循环，则应使用Bellman-Ford算法。如果你不能保证没有负长度的循环，那么这个问题就是NP完全问题，并且没有已知的多项式算法。

实际上，在特殊情况下是可能的。如果存在负长度的边，则将失败。但是，如果所有边的长度均为负值，则可以反转所有边的长度，并使用该算法查找图形两个顶点之间的最长路径（该路径将表示原始图形中的最短路径）

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但在一般情况下，正如你所说的，不可能使用Dijkstra。如果没有负长度的循环，则应使用Bellman-Ford算法。如果你不能保证没有负长度的循环，那么这个问题就是NP完全问题，并且没有已知的多项式算法。

正如你所说的，Bellman Ford是寻找负权重图中最短路径的首选算法。在这种情况下使用Dijkstra算法的问题是，Dijkstra假设图中从s到t的所有可能子路径都必须小于目标子路径，这在添加负边权重时不一定是真的。

如您所述，Bellman-Ford是寻找负权重图中最短路径的首选算法。在这种情况下使用Dijkstra算法的问题是，Dijkstra算法假设图中从s到t的所有可能的子路径都必须小于目标子路径，这在添加负边权重时不一定是真的。

如果所有边权重都为正，这就保证了向路径添加更多边会使路径更长。知道了这一点，Dijkstra的算法将丢弃到某个顶点的任何比它找到的最短路径长的路径，因为长路径不可能比短路径短

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但是，如果存在负边权重，则该假设不成立，因为我们可能会有一条我们丢弃的非常长的路径p，但在道路的某个地方，p可以通过一条非常负的边，并变得比您当前拥有的最短路径短。因此，我们不能保证我们找到的路径在Dijkstra算法所依赖的任何阶段都是最短的。

如果所有边权重都为正，这就保证了向路径添加更多边会使路径更长。知道了这一点，Dijkstra的算法将丢弃到某个顶点的任何比它找到的最短路径长的路径，因为长路径不可能比短路径短

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但是，如果存在负边权重，则该假设不成立，因为我们可能会有一条我们丢弃的非常长的路径p，但在道路的某个地方，p可以通过一条非常负的边，并变得比您当前拥有的最短路径短。因此，我们不能保证我们找到的路径在Dijkstra算法的任何阶段都是最短的，该算法依赖于Dijkstra算法。

我认为这是不可能的。你可以看看这个问题，如果你的图是DAG（有向无环图），你可以使用它。我认为这是不可能的。你可以看看这个问题，如果你的图是DAG（有向无环图），你可以使用它。做得好，谢谢你的链接。。。。。我从来都不知道，Thanx非常出色的工作，谢谢你的链接。。。。。我从来都不知道这件事，因为特例是Thanx