戴克斯特拉最短路徑計算機
使用戴克斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）尋找加權圖中節點之間的最短路徑。具備互動式圖形視覺化、逐步優先權隊列追蹤以及最短路徑樹顯示功能。
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戴克斯特拉最短路徑計算機
歡迎使用 戴克斯特拉最短路徑計算機，這是一個使用戴克斯特拉算法在加權圖中尋找最短路徑的交互式工具。無論您是學習圖論的計算機科學學生、分析路由協議的網絡專業人士，還是實現尋路的開發人員，此計算機都能為您提供計算機科學中最基礎算法之一的視覺化、分步探索。
什麼是戴克斯特拉算法？
戴克斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）由荷蘭計算機科學家 Edsger W. Dijkstra 於 1956 年發明，是一種解決 非負邊權重 加權圖單源最短路徑問題的圖搜索算法。給定一個源節點，它可以找到從該節點到圖中每個其他節點的最短路徑。
該算法的工作原理是維護一組未訪問節點，並反覆選擇具有最小臨時距離的未訪問節點（貪心策略）。這使得它既優雅又高效——一旦節點被「訪問」，它的最短距離就被保證是最終確定的。
算法偽代碼
for each node v in Graph:
dist[v] ← ∞
prev[v] ← undefined
dist[source] ← 0
Q ← priority queue of all nodes
while Q is not empty:
u ← node in Q with minimum dist[u]
remove u from Q
for each neighbor v of u still in Q:
alt ← dist[u] + weight(u, v)
if alt < dist[v]:
dist[v] ← alt // 鬆弛操作
prev[v] ← u
return dist[], prev[]
核心公式
其中：
- d[u] = 當前已知的從源到節點 u 的最短距離
- w(u, v) = 從 u 到 v 的邊權重
- d[v] = 當前已知的從源到節點 v 的最短距離
如何使用此計算機
- 定義圖的邊： 以
源, 目標, 權重的格式輸入邊，每行一個。每行代表兩個節點之間的連接。 - 選擇圖類型： 對於雙向邊（如道路）選擇「無向圖」，對於單向邊（如航線或網頁鏈接）選擇「有向圖」。
- 設置源節點： 輸入將計算所有最短路徑的起始節點。
- 計算最短路徑： 點擊按鈕運行算法。探索交互式圖形視覺化、距離表和逐步追蹤。
- 逐步查看： 使用「下一步/上一步」按鈕查看算法執行過程，圖形會實時突出顯示更新的節點和邊。
理解結果
距離表
顯示從源到每個節點的最短距離以及完整路徑。標記為 ∞ 的節點表示從源不可達。
圖形視覺化
交互式畫布顯示帶有顏色代碼節點和邊的圖：
- 藍色節點 = 源節點
- 綠色節點 = 已訪問（距離已確定）
- 橙色節點 = 當前正在處理
- 灰色節點 = 尚未訪問
- 綠色邊 = 最短路徑樹
逐步追蹤
顯示算法的執行過程，包括優先隊列提取、邊鬆弛以及每一步的距離更新。這對於學習算法的工作原理非常有價值。
時間複雜度
戴克斯特拉算法的效率取決於優先隊列所使用的數據結構：
| 優先隊列 | 時間複雜度 | 適用於 |
|---|---|---|
| 二叉堆 | \( O((V + E) \log V) \) | 通用、稀疏圖 |
| 斐波那契堆 | \( O(V \log V + E) \) | 稠密圖（理論上） |
| 數組（無堆） | \( O(V^2) \) | 極稠密圖、小頂點數 V |
其中 V 是頂點（節點）數，E 是邊數。此計算機使用二叉堆實現。
有向圖 vs. 無向圖
- 無向圖： A 和 B 之間的邊意味著您可以 A→B 和 B→A。例如：道路網、社交圈、電路。
- 有向圖： 從 A 到 B 的邊僅允許 A→B，不一定允許 B→A。例如：網頁超鏈接、Twitter 關注、航線、河流流量。
戴克斯特拉算法的局限性
- 無負權重： 戴克斯特拉算法在存在負邊權重時會產生錯誤結果。對於具有負權重（但無負環）的圖，請使用 Bellman-Ford 算法。
- 單源性： 它尋找從單個源出發的最短路徑。對於全源最短路徑，請使用 Floyd-Warshall 或從每個節點運行戴克斯特拉算法。
- 無負環： 負環會使最短路徑無定義（你可以不斷繞環以無限減少距離）。
現實應用
GPS 導航
地圖服務使用戴克斯特拉算法的變體（通常帶有 A* 啟發式）來查找兩個位置之間的最快路線。道路交叉口是節點，路段是加權邊（按時間或距離）。
網絡路由
互聯網路由協議如 OSPF (Open Shortest Path First) 和 IS-IS 使用戴克斯特拉算法計算網絡拓撲中的最短路徑。每個路由器構建最短路徑樹以確定數據包轉發路徑。
社交網絡分析
尋找用戶之間的最短連接路徑（六度分隔理論）、計算中心性指標以及識別網絡中的影響力節點。
遊戲開發
電子遊戲中的 NPC 尋路使用戴克斯特拉算法或 A*（它通過啟發式擴展了戴克斯特拉）來導航遊戲地圖並找到最佳移動路徑。
供應鏈與物流
優化配送路線、倉庫到商店的路徑以及不同運輸方式具有不同成本的多式聯運網絡。
常見問題
什麼是戴克斯特拉算法？
戴克斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）是一種圖搜索算法，用於在具有非負邊權重的加權圖中查找從源節點到所有其他節點的最短路徑。它使用優先隊列（最小堆）的貪心策略，始終處理具有最小已知距離的未訪問節點。使用二叉堆的時間複雜度為 O((V + E) log V)。
戴克斯特拉算法可以處理負邊權重嗎？
不可以，戴克斯特拉算法要求所有邊權重均為非負。負權重可能導致算法產生錯誤結果，因為一旦節點被標記為已訪問，其距離就被視為最終結果。對於具有負權重（但無負環）的圖，應改用 Bellman-Ford 算法。
有向圖和無向圖有什麼區別？
在有向圖中，邊具有方向——從 A 到 B 的邊並不意味著存在從 B 到 A 的邊。在無向圖中，邊是雙向的——如果 A 和 B 之間有連接，你可以朝任何方向旅行。道路網絡通常建模為無向圖，而網頁鏈接和航線則是典型的有向圖。
邊鬆弛在戴克斯特拉算法中是什麼意思？
邊鬆弛（Edge relaxation）是戴克斯特拉算法的核心操作。當訪問節點 u 時，對於每個鄰居 v，算法會檢查經過 u 的路徑（dist[u] + weight(u,v)）是否比當前已知的到 v 的距離（dist[v]）更短。如果更短，則更新（鬆弛）距離，並將 v 以新距離添加到優先隊列中。
什麼是最短路徑樹？
最短路徑樹（SPT）是以源節點為根的子圖，包含從源到所有可達節點的最短路徑。每個節點（除源外）恰好有一個父節點——即其最短路徑上的前驅。SPT 是戴克斯特拉算法的副產品，對路由和網絡設計非常有用。
戴克斯特拉算法有哪些現實應用？
戴克斯特拉算法廣泛應用於 GPS 導航系統、網絡路由協議（OSPF、IS-IS）、社交網絡分析、航空公司航線優化、機器人路徑規劃、遊戲 AI 尋路、供應鏈物流和電信網絡設計。任何可以建模為在圖中尋找最短或最低成本路徑的問題都可以從此算法中受益。
其他資源
引用此內容、頁面或工具為：
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由 miniwebtool 團隊開發。更新日期：2026年2月19日
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