Algorithm Dijkstra'；中的三角形不等式和路径松弛有什么区别；s算法？

Dijkstra算法中的松弛过程是指从源顶点v更新连接到顶点v的所有顶点的代价

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我认为三角形不等式也提到了同样的问题。

路径松弛是我们从源到所有顶点的最短路径的过程

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三角形不等式是指顶点之间最短路径的长度。例如，对于不在从A到B的最短路径中的任何其他顶点C，A和B之间的最短距离D（A，B）不大于D（A，C）+D（C，B）。

路径松弛是我们获得从源到所有顶点的最短路径的过程

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三角形不等式是指顶点之间最短路径的长度。例如，对于不在从A到B的最短路径中的任何其他顶点C，A和B之间的最短距离D（A，B）不大于D（A，C）+D（C，B）。

路径松弛是我们获得从源到所有顶点的最短路径的过程

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三角形不等式是指顶点之间最短路径的长度。例如，对于不在从A到B的最短路径中的任何其他顶点C，A和B之间的最短距离D（A，B）不大于D（A，C）+D（C，B）。

路径松弛是我们获得从源到所有顶点的最短路径的过程

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三角形不等式是指顶点之间最短路径的长度。例如，A和B之间的最短距离D（A，B）不大于D（A，C）+D（C，B），对于不位于从A到B的最短路径中的任何其他顶点C。

当您将松弛过程中涉及的3个节点视为三角形的顶点时，这两个概念非常相似

然而，关键的区别在于，三角形不等式仅适用于实际上可以在二维曲面上绘制的三角形。只有在这样一个真实的三角形上，

AB+BC>AC

然而，在Dijkstra算法中松弛边时，可能会出现

AB=3、BC=3和AC=7

的情况，即三个节点

A、B和C

在绘制时实际上不会形成一个正确的三角形。你甚至可以在Dijkstra的算法中使用负距离

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因此，三角形不等式并不直接适用于Dijkstra算法的松弛过程。

当您将松弛过程中涉及的3个节点视为三角形的顶点时，这两个概念非常相似

然而，关键的区别在于，三角形不等式仅适用于实际上可以在二维曲面上绘制的三角形。只有在这样一个真实的三角形上，

AB+BC>AC

然而，在Dijkstra算法中松弛边时，可能会出现

AB=3、BC=3和AC=7

的情况，即三个节点

A、B和C

在绘制时实际上不会形成一个正确的三角形。你甚至可以在Dijkstra的算法中使用负距离

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因此，三角形不等式并不直接适用于Dijkstra算法的松弛过程。

当您将松弛过程中涉及的3个节点视为三角形的顶点时，这两个概念非常相似

然而，关键的区别在于，三角形不等式仅适用于实际上可以在二维曲面上绘制的三角形。只有在这样一个真实的三角形上，

AB+BC>AC

然而，在Dijkstra算法中松弛边时，可能会出现

AB=3、BC=3和AC=7

的情况，即三个节点

A、B和C

在绘制时实际上不会形成一个正确的三角形。你甚至可以在Dijkstra的算法中使用负距离

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因此，三角形不等式并不直接适用于Dijkstra算法的松弛过程。

当您将松弛过程中涉及的3个节点视为三角形的顶点时，这两个概念非常相似

然而，关键的区别在于，三角形不等式仅适用于实际上可以在二维曲面上绘制的三角形。只有在这样一个真实的三角形上，

AB+BC>AC

然而，在Dijkstra算法中松弛边时，可能会出现

AB=3、BC=3和AC=7

的情况，即三个节点

A、B和C

在绘制时实际上不会形成一个正确的三角形。你甚至可以在Dijkstra的算法中使用负距离

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因此，三角形不等式并不直接适用于Dijkstra算法的松弛过程。

我知道这是一个老问题，但既然我在这里，我将添加一个相关的答案，以防它对其他人有所帮助

在最短路径算法的松弛步骤中发生的是向最短路径的移动。该算法保持对从节点u到节点v的最短路径的估计，并在行走过程中检测到较短路径时进行自我校正

如果出现松弛，这意味着检测到违反三角形不等式的情况，并且由于该情况实际上不可能发生，那么这一定意味着算法的估计不正确，因此它通过松弛更新估计，以便使三条路径形成的三角形重新符合三角形不等式

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该算法从无穷远处的估计开始，随着时间的推移，通过松弛，这些估计都会收敛到每个节点的正确最短路径上。

我知道这是一个老问题，但既然我在这里，我将添加一个相关的答案，以防它对其他人有所帮助

在最短路径算法的松弛步骤中发生的是向最短路径的移动。该算法保持对从节点u到节点v的最短路径的估计，并进行校正