最短路径算法时间复杂度,prim和kruskal算法的区别

最短路径算法时间复杂度,prim和kruskal算法的区别

时间复杂度为：O ( n 3 ) O(n^3)O(n3) 算法的特点：弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或有向图或负权(但不可存在负权回路)的最短路径问题，同时同时也被用于计算有向图的传递闭包。Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N3)，空间复杂度为O(N2)。

最短路径算法的时间复杂度是一个重要的性能指标，它反映了算法在处理大规模数据时的效率。不同的最短路径算法具有不同的时间复杂度，其中一些算法的时间复杂度可则源结点u 到目标结点v 的最短路径7 就等于从源结点u 到结点x 的最短路径5 加上从结点

＋＾＋ 从0 到6 的最小距离= 9。0->7->6 从0 到7的最小距离= 8。0->7 从0 到8 的最小距离= 14。0->1->2 ->8 具体步骤为：创建一个集合sptSet(最短路径树集合),跟踪包含在最短路径=>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）。若是斐波那契堆作优先队列的话，算法时间复杂度，则为O（V*lgV + E）。以

2.Floyed(时间复杂度On^3) 1.应用场景：1.多源最短路径。缺点：时间复杂度相对较高，但是可以解决负权边问题) 2.找最小环。3.倍增。2.解析算法：通过插入点和中转点来缩短路径，先方法1:这个|V|的平方也就是|V| * |V|,我的理解是，先看一遍全部的结点(结点数为V),判断是否有未收集的dist并找到dist最小的那个结点，每次判断的时间复杂度是O(|V|),一共进行O(|V|)次

ˋ＾ˊ〉-# C。Dijkstra算法求从带权有向图的某个源顶点到其他各个顶点的最短路径，执行n-1次或n-2次选择，每次选到一个顶点后还要计算绕过这个新选出的顶点是否能够缩短从源顶点到其他于是今天就给大家带来一种时间复杂度是O(n²),的算法：Dijkstra(迪杰斯特拉)。这个算法所求的是单源最短路，好比说你写好了Dijkstra的函数，那么只要输入点a的编号，就可算出图上每个