Floyd算法與Dijkstra算法的區(qū)別？1. 如果將Dijkstra算法依次應(yīng)用于一個頂點，與Floyd算法相比，路徑和結(jié)果的計算會重復(fù)很多次，雖然復(fù)雜度相同，但計算量要少得多。更重要的是，Dij

Floyd算法與Dijkstra算法的區(qū)別？

1. 如果將Dijkstra算法依次應(yīng)用于一個頂點，與Floyd算法相比，路徑和結(jié)果的計算會重復(fù)很多次，雖然復(fù)雜度相同，但計算量要少得多。更重要的是，Dijkstra算法的前提是圖中的路徑長度必須大于或等于0，而Floyd算法只要求不存在和小于0的循環(huán)，因此Floyd算法比Dijkstra算法應(yīng)用更廣泛。

試利用Dijkstra算法求圖中從頂點a到其他各頂點間的最短路徑，寫出執(zhí)行算法過程中各步的狀態(tài)？

1c:2

2c:2f:6

3c:2f:6e:10

4c:2f:6e:10d:11

5c:2f:6e:10d:11g:14

6c:2f:6e:10d:11g:14b:15

這個Dijkstra算法，MATLAB有自己的graphshortestpath函數(shù)，可以直接調(diào)用。我為這個算法編寫了一個更直觀的bestroad函數(shù)。你可以直接打電話。具體調(diào)用格式如下跟隨：。結(jié)果D為最優(yōu)值，P為最優(yōu)路徑。

Dijkstra算法問題？

太深的算法可以適當學(xué)習(xí)一些，但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學(xué)習(xí)這么多算法，開發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法，這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代碼。我舉個例子。以前，我用MR處理一段數(shù)據(jù)。在reduce階段，我需要根據(jù)某個值保持頂部，但是如果不能使用其他算法，可以調(diào)用quick sort。最壞的時間復(fù)雜度是O（n^2）。當數(shù)據(jù)很大時，你不能用完。如果能夠維護大頂堆或bfprt算法，時間復(fù)雜度會大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我們需要學(xué)習(xí)哪些算法？我將列出以下方向

常見的圖論算法，如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網(wǎng)絡(luò)流、拓撲排序等

例如常見的二分搜索、三分搜索，特別是二分搜索、訪談常問、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，經(jīng)典的八道數(shù)字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法，如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數(shù)字DP等

這一類比較大，特別是在機器學(xué)習(xí)、人工智能、密碼學(xué)等領(lǐng)域。比如數(shù)論中的大數(shù)分解，大素數(shù)的判定，擴展歐幾里德算法，中國剩余定理，盧卡斯定理等等，組合數(shù)學(xué)中的博弈問題，卡特蘭數(shù)公式，包含排除原理，波利亞計數(shù)等等，計算幾何中的極性排序、凸包問題、旋轉(zhuǎn)卡盤問題、多邊形核問題、平面最近點對問題等。另外，還有一些矩陣的構(gòu)造計算，如矩陣的快冪等。

如果要做算法作業(yè)，除了上面的一些應(yīng)用算法外，主要是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法。