Algorithm 加权有向图中两节点间的距离

在正加权有向图中，哪种算法最适合搜索两个节点之间的最短距离

我知道dijkstra是一个选项，但它从src计算到所有节点。和弗洛伊德·沃沙尔一样

还有一个问题。我需要一个节点的距离，它是源和目标

例如：

src-F，dest-F 我需要它来计算这个例子中的2.45，而不是dijkstra得到的0。我可以修改dijkstra吗？ 我已经实现了这个

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（来源：）

如果A是一种查找从一个顶点到另一个顶点的最短路径的算法，而B是一种查找一个顶点和所有其他节点之间的最短路径的算法，那么A的最佳复杂度并不比B的最佳复杂度好，这是一个已证明的事实。即，您无法计算到单个顶点的路径，您还必须计算到所有其他节点的路径。简单地说，如果您甚至不知道到其他节点的路径，如何确保找到了最短路径

然而，即使不存在比算法B更复杂的算法A，A的特定实现可能比B的实现更优化，直到一个常数因子。对于正边，可以在目标顶点松弛时停止Dijkstra算法。但在最坏的情况下，您可能仍必须处理所有顶点

这种优化在有负边的情况下是不可能的，但Dijkstra算法也不能处理这种情况。对于这种情况，您需要算法

弗洛伊德·沃沙尔（Floyd Warshall）在这里做得太过分了，显然你不需要从所有顶点到所有其他顶点的路径。所以我认为Dijkstra是个不错的选择。如果您正在寻找最佳的复杂性，那么可以使用基于堆的实现，甚至Fibonacci堆。中给出了所有情况的复杂性。还指出：

这个[Dijkstra with Fibonacci堆]是渐近已知的最快的单源最短路径 无界非负的任意有向图的算法 重量

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所以你不必费心去寻找任何渐进的更好的算法。

Dijkstra for start->goal。Floyd Warshall适用于任何->任何。当然，你也可以从Dijkstra算法得到总权重。如果代码在实际权重为2.45时表示为0，则表示有问题（代码、您的实现或您对它的使用）。Dijkstra不会从src计算到所有节点；它只计算比dest更接近的所有节点，因为它必须这样做。但是，当开始和结束节点与我的问题中描述的节点相同时，如何解决问题？当您设置dijkstra起始节点时，是否必须具有权重0？使用Floyd Warshall是一个选项，只需声明距离[F][F]=无穷大。或者，你可以考虑创建一个F′，它是F力的复制至少一个步骤。除非至少完成了一次递归，否则不要检查终结性。这与

while（x）f（）之间的区别相同和
do f（）；而（x）
，使用支持差异的语言。与F相同，不连接F本身。因此，A-F，E-F，F-D，A-F'，E-F'，F'-D，但没有F-F'或F'-F。如果你真的想压缩每一点性能，并且知道你在做什么，你当然可以自己做每件事；但通常情况下，您可以使用任何合适的优先级队列实现，因为它比大多数程序员在自己的设备上编写的要更好（Java在标准库中有
PriorityQueue
，Ruby有几个实现作为gems…）。给定优先级队列，Dijkstra算法对于代码来说是微不足道的。