Graph 迪克斯特拉'；s算法不能处理负权重，在现实世界中什么时候会看到负权重？

我想不出一个具体的例子，在这个例子中，你的权重是负的。两座房子之间不可能有负距离，也不可能回到过去。什么时候会有一个边权重为负的图

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我发现Bellman-Ford算法最初用于处理ARPANET中的路由，但同样，无法想象在哪里会遇到负权重的路由，这似乎是不可能的。我可能想得太多了，举个简单的例子吧？

如果你想找到最快的方式在水上公园的一系列相连的水池中游泳，而且它有水槽。

在布线时，可能会给链接分配负权重，使其成为默认路径。如果您有一条主线路和一条备用线路，并且出于任何原因不想在它们之间实现负载平衡，则可以使用此选项。

即使有示例；你可能会把它正常化，使之成为积极的。负权重的任何实际表示都是相对于0的。我想我想说的是，可能没有一个负权重的应用不能完全使用正权重

编辑：在仔细考虑这一点之后，我想您可能会遇到给定路径具有负权重的情况。在这方面；假设负权重是不好的，那么您将不得不面临这样一种情况，即实现目标的唯一可能方法是到达所需的端点，这意味着您的图形中必须至少有一个点需要您选择负路径（如中所示，没有其他选项可用于实现您的目标）。但是我想如果这个图没有被遍历；你怎么知道这是真的

编辑（再次）：@Jim，我想你是对的。瓶颈其实并不重要。我想我很快就认为这是因为在引入负边时，我脑海中突然出现的一个问题是——如果可以在不取任何负边的情况下遍历图形，那么负边首先在那里做什么？但是，这并不能很好地支持，因为——事后诸葛亮之外——你怎么知道一个图在不经过负边的情况下是否能够被遍历呢

同样值得注意的是，根据：

Dijkstra算法由荷兰计算机科学家Edsger Dijkstra于1956年提出，并于1959年发表，是一种图搜索算法，它解决了具有非负边路径代价的图的单源最短路径问题，生成了最短路径树。该算法通常用于布线，并作为其他图形算法的子例程

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因此，尽管这次谈话很有用，也很发人深省；也许问题的标题应该是“遍历带负边的图的正确算法是什么？”Djikstra的算法旨在找到最短路径。但是，如果引入正权重和负权重，那么目标不是从寻找最短路径变为寻找最正路径吗？无论所选路径上有多少条边？如果有，你的退出条件是什么？你能知道你已经达到最佳解决方案的唯一方法是，如果你穿过一条包含所有正边而没有任何负边的路径，那么这种情况不是偶然发生的吗？因此，如果引入一种有正权重和负权重的情况，将目标更改为最正（或负权重，取决于你想如何构建它），那么这个问题不是注定是O（n！），因此最好通过决策算法（如alpha/beta）来解决吗如果允许使用的边总数受到限制，那么哪一个会产生最好的结果？

我想，如果您已经有了一个非负权重的系统，并且出现了一条比所有现有路径都便宜的路径，您可能会得到负权重，由于某些原因，重新设置网络的重量是昂贵的。

假设步行一段距离需要一定量的食物。但在某些路径上，你可以采集食物，因此你可以通过沿着这些路径获取食物。

我认为这是一个很好的观点。在这种情况下，负权重实际上并不表示负路径权重。这更像是人们有时将一个值初始化为-1，然后在（foo>=0）{bar（）；}时这样做。我可以看到，如果路径是C实现的话，它会被大量用于将路径设为默认路径。好吧，当你处理路由协议时，你可以设置链接权重（路径权重）来强制协议服从你的意愿。我不知道为什么要将连杆重量设置为负数，但这是可能的。因为w=m*a，如果你在负加速度下，即减速，你会感觉到负重量。或者我把你的问题看得太字面了……是的，如果你去加速或者边缘代表金钱，你可能会有一条消极的路径。这更有意义。我所有的例子都是物理的，然后它们引入了负权重，我没有跳出框框思考。我猜边缘也可能是钱，所以一堆路径赚钱，然后一条路径赔钱；但是，在这种情况下，在使用Dijkstra的方法遍历它之前，难道你不会简单地从考虑中的图中删除所有你赔钱的路径吗？有没有办法找到一个最优的解决方案，其中包括一条你会赔钱的道路？@Dave:当然。负值边可能是通往非常有价值的子图的唯一路径。@Jim-ya。我只是想出来并编辑了我的答案；但是你把我打得落花流水。为什么要限制负边缘是一个瓶颈？考虑从0个点开始，通过图形找到一条路径，从而得到最高的NU。