Javascript 我的Dijkstra'；s算法实现不返回最短路径

我试图用JavaScript实现Dijkstra的最短路径算法，并用多个示例对其进行了测试

我用这个图表来观察它的行为：

如果我想找到从A到I的最短路径，结果应该是[A，D，C，F，G，H，I]，距离等于10

但我的实现将路径返回为[A，B，E，J，F，G，H，I]，距离为14

以下是我的JavaScript代码：

const图={
A:{B:3，C:4，D:2}，
B:{A:3，D:6，E:1}，
C:{A:4，D:1，F:3}，
D:{A:2，B:6，C:1，E:5}，
E:{B:1，D:5，J:1}，
F:{C:3，G:2，J:5}，
G:{F:2，H:1，I:3}，
H:{G:1，I:1，X:2}，
I:{G:3，H:1，X:8}，
J:{E:1，F:5，X:6}，
X:{H:2，I:8，J:6}，
};
//Dsp类：
类Dsp{
构造函数（）{
//更新距离后的上一个节点
this.prev={}；
//每个节点的距离
这个.distance={}；
//未访问邻居数组
this.unvisitedn=[]；
//访问的节点从第一个节点到最后一个节点的路径
this.path=[]；
}
findsp（图形、开始、结束）{
//寄存器图形数据
这个.registerGraphData（图，开始）；
//将起始节点设置为当前节点
让cn=开始；
//而存在未访问的节点
而（this.unvisitedn.length>0）{
//将当前节点标记为已访问
本网站为markAsVisited（cn）；
//比较从当前节点到未访问邻居的距离
设nodes=this.compareNodeDistances（图，cn）；
//更新邻居距离
this.updateNodeDistances（节点，cn）；
//比较每个未访问的邻居并选择距离最小的邻居
//将所选节点设置为新的当前节点
cn=this。选择nextnode（图形，cn）；
}
返回此.generatePath（开始、结束）；
}
registerGraphData（图形，开始）{
//设置所有节点的起始权重
恒高重量=10000；
//对于图中的每个节点
for（图中的let节点）{
//如果该节点是起始节点
如果（节点==开始）
//将起始重量设置为0
这个。距离[节点]=0；
//否则就定高了
其他的
这个。距离[节点]=更高的重量；
//添加到未访问的节点
此.unvisitedn.push（节点）；
}
console.log（这是距离）；
console.log（this.unvisitedn）；
}
马克斯（中国）{
console.log（'访问'，cn）；
设index=this.unvisitedn.indexOf（cn）；
这是一个未经检查的拼接（索引1）；
}
GetUnvisitedNeights（图，cn）{
//所有当前节点邻居
设nbs=图[cn]；
设unbs=[]；
对于（让nb进入nbs）{
如果（未访问的，包括（nb））
推压（nb）；
}
log（cn，‘未访问的邻居：’，unbs）；
返回unbs；
}
比较距离（图表，cn）{
设unbs=this.getUnvisitedNeights（图，cn）；
//新距离
设newdistance={}；
//对于所有currentNode邻居
对于（unbs的let nb）{//替换的unbs
//邻域权重
设nbw=图[cn][nb]；
//console.log（“邻居重量”，nbw）；
//邻域距离
设nbd=这个。距离[nb]；
//console.log（'邻居距离'，nbd）；
//当前节点距离
设cnd=this.distance[cn]；
//console.log（'当前节点距离'，cnd）；
//如果邻居距离>当前节点距离+邻居权重
如果（nbd>cnd+nbw）
新距离[nb]=cnd+nbw；
}
console.log（'新距离：'，新距离）；
返回新距离；
}
updateNodeDistances（节点，cn）{
//更新已比较的每个邻居的距离
for（让节点进入节点）{
console.log（节点）；
这个。距离[节点]=节点[节点]；
this.prev[node]=cn；
}
log（“更新后的节点距离”，this.distance）；
log（“更新后的节点之前的节点”，this.prev）；
}
选择下一个节点（图形，cn）{
设unbs=this.getUnvisitedNeights（图，cn）；
让心灵=100000；
设nextn=null；
//如果有未访问的邻居
如果（unbs.length>0）{
对于（让nb代表unbs）{
如果（这个距离[nb]log（shp.findsp（图'A'，'I'）问题在于您没有执行最佳优先搜索。您的代码实际上执行深度优先搜索，您只需优化将从当前节点中选择的未访问邻居。但是，您应该在所有未访问的节点之间选择距离最小的节点，而不仅仅是在当前节点的邻居之间

另请参见算法说明的步骤6：

否则，选择标有最小暂定距离的未访问节点，将其设置为新的“当前节点”
所以问题出在
选择nextnode
中。可以更正为：

selectNextNode(graph, cn) {
    let mindist = Infinity;
    let best;
    for (let node of this.unvisitedn) {
        if (this.distances[node] < mindist) {
            mindist = this.distances[node];
            best = node;
        }
    }
    return best;
}