问：如何理解最短路算法？
- 答：v1到v2：10为最短路径；
v1到v3：7为最短路径；
v1到v4：8为最短路径；
v1到v5：v1-> v2 -> v5 =10+6= 16；v1v3v5=7+9=16;v1v4v6v5=8+5+2=15; 15为最短路径；
v1到v6：v1v2v3v6=10+2+9=21；v1v3v6=7+9=16；v1v4v6=8+5=13；13为最短路径；
v1到v7：v1v2v5v7=10+6+20=36；v1v3v5v7=7+9+20=36；v1v3v6v7=7+9+30=46；
v1v4v6v7=8+5+30=42；v1v4v6v5v7=35；35为最短路径
Dijkstra：
求单源、无负权的最短路。时效性较好，时间复杂度为O（V*V+E）。源点可达的话，O（V*lgV+E*lgV）=>O（E*lgV）。当是稀疏图的情况时，此时E=V*V/lgV，所以算法的时间复杂度可为O（V^2）。若是斐波那契芦基孝堆作优先队列陪稿的话，算法时间复杂度，锋粗则为O（V*lgV + E）。
以上内容参考：
问："最短路径优先算法"的优缺点?
- 答：这个算法一般出现在网络穗李念中，用于路由器的路由寻址，我也只了解这方面的优缺点。猜困如果不对，LZ就别看了。
所谓最短路径，实际上说的是跳数。比如从一条路走会经过三个路由器，而从另一条路走，会经过两个路由器，那么此算法会判断2跳比3跳要短，但具体每一跳会花多长时间，经过多长路程，它不会考虑的。所以不一定算法的最短路径就是真实的最短。因为很多因素算法没有考虑，比如通信质量，网线长度……
C语言我只看过一个模拟现实的例子，大概是说公车走什么路线长度最短，那个算法扰手考虑的是路线的长短，而不是跳数，优点当然就是路线的绝对最短，缺点就是没考虑到其他现实因素，比如是否堵车（相当于网络通信质量）之类。
总之不管什么算法，考虑到的因素就是它的优点，反过来说，缺点往往就是算法忽略的因素。
补充一下，如果说的不是算法本身的优劣，而是细节的实现方面，那就是从时间复杂度和空间复杂度两个方面去考虑了，希望对LZ有用。
问：你认为工作生活中遇到的什么问题，可以用到最短路径问题?
- 答：出行问题。
该算法是一种寻找最短路径的算法，最短可以是距离最短，费用最小等。在实际生活中可以使用该算法进行调度，出行等方面。
用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有做仔和戚丛时被简称作“路径算法”。最常用的路径算法有：Dijkstra算法，A*算法，SPFA算法，Bellman，Ford算法和Floyd，Warshall算法，本文主要介绍其中的三种。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短纯盯路径。算法具体的形式包括：确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。
