一、A*搜索算法 一（续）、A*，Dijkstra，BFS 算法性能比较及A*算法的应用 二、Dijkstra 算法初探 二（续）、彻底理解Dijkstra 算法 二（再续）、Dijkstra 算法+fibonacci 堆的逐步c 实现 二（三续）、Dijkstra 算法+Heap 堆的完整c 实现源码 三、dynamic programming 四、BFS 和DFS 优先搜索算法 五、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、教你透彻了解红黑树 六、教你从头到尾彻底理解KMP 算法 七、遗传算法 透析GA 本质 八、再谈启发式搜索算法 九、图像特征提取与匹配之SIFT 算法 九（续）、sift 算法的编译与实现 九（再续）、教你一步一步用c 语言实现sift 算法、上九（再续）、教你一步一步用c 语言实 现sift 算法、下 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下 十一、从头到尾彻底解析Hash 表算法 十二、快速排序算法之所有版本的c/c++实现 十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法

SPFA算法 算法简介 简介.docx

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在之前的Bellman-Ford算法中存在一个重复更新的问题，即每个枢纽点都要对全部顶点更新计算 SPFA算法就解决了重复计算的问题，在大数据面前大大减少运行时间 该算法改善的思想是避免顶点进行无效的重复更新，对有待更新的顶点移入队列，已更新的顶点移出队列，避免待更新的顶点中存在重复顶点

SPFA的讲解、有一个简单的例子模拟了算法执行的整个过程、 代码实现及打印最淡路径

SPFA算法的分析及改进_夏正冬.pdf

基本思想 用一个队列来进行维护。初始时将源加入队列。每次从队列中取出一个元素，并对所有与他相邻的点进行松弛，若某个相邻的点松弛成功，则将其入队。直到队列为空时算法结束； 利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法 ； 原理是著名的定理： “三角形两边之和大于第三边” 在信息学中我们叫它三角不等式。 所谓对i,j进行松弛，就是判定是否d[j]>d[i]+w[i,j]，如果该式成立则将d[j]减小到d[i]+w[i,j]，否则不动。 d[i]：起点s到i的临时最短路长度 松驰的结果是使j的d值减小

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