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分割线
短路径算法是一种在图形中寻找可以从开始点到达结束点并使用最少资源（通常为距离、时间）而return的有序点集。

在路线规划系统中，例如Google Maps和Waze等导航辅助工具中，最短路径算法被广泛应用。这些系统需要计算经过一系列交通节点时所涉及的最佳距离，从而为驱动者推荐最合适的ruta。

在图形计算学术界，一般会使用Dijkstra算法与Bellman-Ford算法的两种方法来最短路径寻找：

* Dijkstra公式，即在最短路径寻找中，通过反复寻找具有最短路径的一条通向结点（包括原点）的边并添加为新路径的通向结点（未使用）的边列表。

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Dijkstra 算法会在最短路径寻找中的每轮次，优先从距离和路径长度少的点开始，而不是从距离大点。

Dijkstra 算法在所有可能的边上应用了优先级的计算。然后将优先值（例如距离）加到图中每个结点的数字表中并重写图中的所有边，并进行更新。我们可以这样看：当一个结点被选择作为我们使用最少资源完成一轮次的时，我们会将其与其他结点进行比较。这意味着，当一个结点被选中为有利的，当我们不再改变它，从而添加边到邻接结点。

因此，Dijkstra 算法用于实现多种最短路径问题，如图：

* 有向图：


Dijkstra 算法适合于有向图的最短路径问题。

两者之间的主要区别在于图被表示为边和点，而两个算法都会使用它们来表示。第一种方式通过从起点起始，然后依据其距离的数量应用Dijkstra，反之则是基于其最大可能收集值进行选择。

* 无向图：

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Dijkstra 算法适合于无向图中寻找最短路径的问题，可以表示为有向图的一种。

1)求最短距离：Dijkstra 算法会让我们找到能够从起点到达所有其他点的最短距离。

2)图上可能多个可以达到某一特定最短距离的结点的数量计算

Dijkstra 算法和其相关的方法主要在优化最短路径解决中被广泛应用。

其中，一些研究领域包括：

1.交通规划：当出现车流量时，可以通过使用Dijkstra或者Bellman-Ford计算来确定最短时间的交通路径。

2.网络路线找到：根据给定的起点和结点，以及可能出现在中间的各种边界条件，Dijkstra 算法可以帮助计算有效的路线。

3.物联网：当机器学习中的物网是实现多任务和机器学习时，该算法对于计算最合适的路径至关重要。

4.网络分析：当我们需要从不同角度观察图形时，Dijkstra 算法可以帮助我们获得有序表（有序数组）以便进一步了解其结构性特征。

5.机器学习：在某些情况下，Dijkstra 可以实现有效的路径寻找，并适合使用其中的优化规则。