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单源最短路，指的是求一个点，到其他所有点的最短距离。即起点是固定的，单一的
注意：最短路问题的核心在于，把问题抽象成一个最短路问题，并建图。图论相关的问题，不侧重于算法原理，而侧重于对问题的抽象。
所有边的权重都是正数，通常有两种算法
1.朴素Dijkstra
时间复杂度O(n2)，其中n是图中点的个数，m是边的个数
2.堆优化版的Dijkstra
时间复杂度O(mlogn)，其中n是图中点的个数，m是边的个数
两者孰优孰劣，取决于图的疏密程度即点数n，与边数m的大小关系当是稀疏图（n和m是同一级别）时，可能堆优化版的Dijkstra会好一些。当是稠密图时（m和n2是同一级别），使用朴素Dijkstra会好一些。
稠密图指的是边的条数|E|接近于|V|²，稀疏图是指边的条数|E|远小于于|V|²（数量级差很多）
下面就让我们了解一下dijkstra算法求单源最短路及其堆优化
迪杰斯特拉算法不能用于带负权边。
时间复杂是 O(n2+m), n 表示点数，m 表示边数
给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环，所有边权均为正值。
请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，则输出 −1。
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z，表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边，边长为 z。
输出一个整数，表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
如果路径不存在，则输出 −1。
输入：
3 3
1 2 2
2 3 1
1 3 4
输出：
3
Dijkstra 的整体思路比较清晰
即进行n（n为n的个数）次迭代去确定每个点到起点的最小值 最后输出的终点的即为我们要找的最短路的距离
所以按照这个思路除了存储图外我们还需要存储两个量
dist[n] //用于存储每个点到起点的最短距离
st[n] //用于在更新最短距离时 判断当前的点的最短距离是否确定 是否需要更新
每次迭代的过程中我们都先找到当前未确定的最短距离的点中距离最短的点
int t=-1; //将t设置为-1 因为Dijkstra算法适用于不存在负权边的图
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if(!st[j]&&(t==-1||dist[t]>dist[j]) //该步骤即寻找还未确定最短路的点中路径最短的点
t=j;
}
通过上述操作当前我们的t代表就是剩余未确定最短路的点中 路径最短的点
而与此同时该点的最短路径也已经确定我们将该点标记
st[t]=true;
然后用这个去更新其余未确定点的最短距离
for(int j=1;j<=n;j++)
dist[j]=min(dist[j],dist[t]+g[t][j]);
//这里可能有同学要问j如果从1开始的话 会不会影响之前已经确定的点的最小距离
//但其实是不会 因为按照我们的Dijkstra算法的操作顺序 先确定最短距离的点的距离已经比后确定的要小 所以不会影响
//当然你也可以在循环判断条件里加上if(!st[i])
//这里j从1开始只是为了代码的简洁
进行n次迭代后最后就可以确定每个点的最短距离
然后再根据题意输出相应的 要求的最短距离
AC代码
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=510;
int g[N][N]; //为稠密阵所以用邻接矩阵存储
int dist[N]; //用于存储每个点到起点的最短距离
bool st[N]; //用于在更新最短距离时 判断当前的点的最短距离是否确定 是否需要更新
int n,m;
int Dijkstra()
{
memset(dist, 0x3f,sizeof dist); //初始化距离 0x3f代表无限大
dist[1]=0; //第一个点到自身的距离为0
for(int i=0;i<n;i++) //有n个点所以要进行n次 迭代
{
int t=-1; //t存储当前访问的点
//将t设置为-1 因为Dijkstra算法适用于不存在负权边的图
for(int j=1;j<=n;j++) //这里的j代表的是从1号点开始
if(!st[j]&&(t==-1||dist[t]>dist[j]))
t=j;//该步骤即寻找还未确定最短路的点中路径最短的点
st[t]=true;
for(int j=1;j<=n;j++) //依次更新每个点所到相邻的点路径值
dist[j]=min(dist[j],dist[t]+g[t][j]);
}
if(dist[n]==0x3f3f3f3f) return -1; //如果第n个点路径为无穷大即不存在最低路径
return dist[n];//可以遍历所有的dist
}
int main()
{
cin>>n>>m;
memset(g,0x3f,sizeof g); //初始化图 因为是求最短路径
//所以每个点初始为无限大
while(m--)//读入边
{
int x,y,z;
cin>>x>>y>>z;
g[x][y]=min(g[x][y],z); //如果发生重边的情况则保留最短的一条边
}
cout<<Dijkstra()<<endl;
return 0;
}
时间复杂度 O(mlogn), n 表示点数，m 表示边数
堆可以自己手写（用数组模拟），也可以使用现成的（C++的STL提供了priority_queue，Java的JDK中提供了PriorityQueue）
特别注意，插入堆的操作，由于更新距离时，可能对一些距离已知的点进行更新（更新为更小的距离），此时不能因为这个点已经在堆中就不进行插入了，因为其距离已经变了，堆中原有的节点已经无效了，按理说，应该修改堆中对应节点的距离值，然后做调整，实际上，可以直接插入一个新的节点（此时对于同一个节点，堆中有两份），但没有关系，堆中的重复节点不会影响最终的结果。
堆优化版的dijkstra是对朴素版dijkstra进行了优化，在朴素版dijkstra中时间复杂度最高的寻找距离最短的点O(n^2)可以使用最小堆优化。
弹出堆顶（与朴素版diijkstra找到S外距离最短的点相同，并标记该点的最短路径已经确定）。AC代码
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>//堆的头文件
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;//堆里存储距离和节点编号
const int N = 1e6 + 10;
int n, m;//节点数量和边数
int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;//邻接表存储图
int dist[N];//存储距离
bool st[N];//存储状态
void add(int a, int b, int c)
{
e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
}
int dijkstra()
{
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);//距离初始化为无穷大
dist[1] = 0;
priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap;//小根堆
heap.push({0, 1});//插入距离和节点编号
while (heap.size())
{
auto t = heap.top();//取距离源点最近的点
heap.pop();
int ver = t.second, distance = t.first;//ver:节点编号，distance:源点距离ver 的距离
if (st[ver]) continue;//如果距离已经确定，则跳过该点
st[ver] = true;
for (int i = h[ver]; i != -1; i = ne[i])//更新ver所指向的节点距离
{
int j = e[i];
if (dist[j] > dist[ver] + w[i])
{
dist[j] = dist[ver] + w[i];
heap.push({dist[j], j});//距离变小，则入堆
}
}
}
if (dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
return dist[n];
}
int main()
{
cin>>n>>m;
memset(h, -1, sizeof h);
while (m -- )
{
int a, b, c;
cin>>a>>b>>c;
add(a, b, c);
}
cout << dijkstra() << endl;
return 0;
}
莫言真理无穷尽，寸进自有寸进欢
