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前言：

Dijkstra算法博客讲解分为两篇讲解，这两篇博客对所有有难点的问题都会讲解，小白也能很好理解。看完这两篇博客后保证收获满满。

本篇博客讲解朴素Dijkstra算法，第二篇博客讲解堆优化Dijkstra算法Dijkstra求最短路篇二(全网最详细讲解两种方法，适合小白)(python，其他语言也适用)，两中算法思路大体相同，但时间复杂度有所区别。

• 朴素Dijkstra算法：时间复杂度$O(n^2)$
• 堆优化Dijkstra算法：时间复杂度$O(mlogn)$

两篇博客给出的题目内容一样，只有数据规模不一样。

题目：

题目链接：
849. Dijkstra求最短路 I

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，所有边权均为非负值。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。

输入格式
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。

输出格式
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。

数据范围（两题不同处）
$1\le n\le 500$,
$1\le m\le 10^5$。

输入样例：

3 3
1 2 2
2 3 1
1 3 4

输出样例：

3

Dijkstra算法介绍：

Dijkstra求最短路问题是图论的经典问题，首先介绍一下Dijkstra算法的流程图：

迪杰斯特拉算法采用的是一种贪心的策略。

求源点到其余各点的最短距离步骤如下：

1. 用一个 dist 数组保存源点到其余各个节点的距离，dist[i] 表示源点到节点 i 的距离。初始时，dist数组的各个元素为无穷大。
   用一个状态数组 state 记录是否找到了源点到该节点的最短距离，state[i] 如果为真，则表示找到了源点到节点 i 的最短距离，state[i] 如果为假，则表示源点到节点 i 的最短距离还没有找到。初始时，state 各个元素为假。

2. 源点到源点的距离为 0。即dist[1] = 0。
3. 遍历 dist 数组，找到一个节点，这个节点是：没有确定最短路径的节点中距离源点最近的点。假设该节点编号为 i。此时就找到了源点到该节点的最短距离，state[i] 置为 1。
   
4. 遍历 i 所有可以到达的节点 j，如果 dist[j] 大于 dist[i] 加上 i -> j 的距离，即 dist[j] > dist[i] + w[i][j]（w[i][j] 为 i -> j 的距离） ，则更新 dist[j] = dist[i] + w[i][j]。
5. 重复 3 4 步骤，直到所有节点的状态都被置为 1。
6. 此时 dist 数组中，就保存了源点到其余各个节点的最短距离。
   

思路：

首先对数据进行存储，图的存储有两种方式，一种是邻接表，一种是邻接矩阵。题目中的数据规模用邻接矩阵存储（本题数据规模是稠密图，更省空间）。

为什么要用邻接矩阵去存贮，而不是邻接表？

我们采用邻接矩阵还是采用邻接表来表示图，需要判断一个图是稀疏图还是稠密图。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）。本题是稠密图，显然稠密图用邻接矩阵存储比较节省空间，反之用邻接表存储。

这里需要注意的是，题目中指出图中可能存在重边和自环。

• 重环是指两个点之间有多条边，每个边的距离不同。
• 自环是指一个点存在一条连向自己的边。

所以为了解决重环和自环问题，存储过程中需要存距离的最小值

邻接矩阵存储代码如下：

n, m = map(int, input().split()) # 图的节点个数和边数
#  构建邻接矩阵 float("inf")在python中是无限大的意思
num = [[float("inf") for j in range(n + 1)] for i in range(n + 1)] 
for i in range(m):a, b, c = map(int, input().split())num[a][b] = min(num[a][b], c)

以题目实例为例，打印num数组（这里存储的是有向边，所以不是关于对角线对称的）：

[[inf, inf, inf, inf], [inf, inf, 2, 4], [inf, inf, inf, 1], [inf, inf, inf, inf]]

邻接矩阵构建完成之后就要进行Dijkstra算法，这里直接给出代码，用详细代码给大家进行讲解。

代码及详细注释：

n, m = map(int, input().split()) # 图的节点个数和边数
#  构建邻接矩阵 float("inf")在python中是无限大的意思
num = [[float("inf") for j in range(n + 1)] for i in range(n + 1)] 
for i in range(m):a, b, c = map(int, input().split())num[a][b] = min(num[a][b], c)
dist = [float('inf') for _ in range(n + 1)]  # dist 数组用于记录每一个点距离第一个点的距离
dist[1] = 0 # 源点到源点的距离为置为 0
state = [False for _ in range(n + 1)]  # state 用于记录该点的最短距离是否已经确定def dijkstra():for i in range(n):  # 有n个点所以要进行n次迭代 （这里迭代多了并不影响结果，因为有state数组来记录每个点的状态）t = -1  # 该点不唯一，只要是在n个节点之外或者是最后一个节点就行（也可以是0，-1表示最后一个节点）for j in range(1, n + 1): # 循环每个点，找到最短距离的点，并把它赋值给t，（j表示各个节点）if not state[j] and dist[j] < dist[t]:  # 该点未找到最短距离，且j点到第一个点的距离小于t点到第一个点的距离t = jstate[t] = True   # 标记该点距离确定for j in range(1, n + 1):  #  # 根据该点更新其他所有点的距离dist[j] = min(dist[j], dist[t] + num[t][j])# 判断最后一个点的最短距离是否找到，如果为无穷大，则表示未找到，返回-1，否则返回最短距离dist[-1]if dist[n] == float('inf'):return -1else:return dist[-1]print(dijkstra())

代码看着稍微复杂点，但拿实例数据跟着过一遍就一目了然。

这里拿实例带大家过一遍：

1. 首先进行迭代，给t赋值为最后一个点（点3）的索引（索引值为-1，写n也可以）。之后循环这三个点，只有点1的dist距离（0）是小于最后一个点的dist值的（无穷大），所以 state[1] = True，然后循环所有的点，更新所有点到源点（点1始终是源点）的距离，dist[2] = 2, dist[3] = 4（点1与点2和点3直接相连，直接更新当前距离即可）
2. 然后给t重新赋值为-1（这点很关键，不然之后都是跟点1进行比较了，算不出结果）。循环所有点后发现只有点2dist距离（2）是小于最后一个点的dist距离的（4）（点1的state为True，也就是已经找到最短距离了，不参与其中），之后都是重复第一步操作，更新dist[3] = 3
3. 再一次循环时未更新值，只是把state[3] = True 的最短距离更新了，之后就会输出结果3

下面也会对大家难以理解的问题进行讲解回答（重点！！！）：

1. t为什么要赋值为 -1？

答：由于每一次都要找到还没有确定最短路距离的所有点中，距离当前的点最短的点（也就是始终为无穷大的值的点）。t = - 1是为了在st这个集合中找第一个点更新时候的方便所设定的（也可以是0，因为题目中不存在点0，但0的索引确始终存d在）。

2. 为什么要进行n次迭代，dijkstra函数中for i in range(n):的意义是什么？

答：这里的每次迭代主要是更新state数组的最短距离是否被找到，每一次迭代都会固定一个点的最短距离。

3. 如果是问编号a到b的最短距离该怎么改呢?

初始化时 dist[a]=0, 以及返回时return dist[b]

4. 为什么dist要初始化为无穷，邻接矩阵的部分点用无穷表示呢？

答：首先对于邻接矩阵而言，存储的是两点之间边的距离，如果两点之间不存在边，那肯定用无穷大来表示到达不了，dist数组初始化无穷大是因为这里要求最短路径，需要初始化一个较大值，这里初始化无穷大以免出错。

总结：

朴素版dijkstra适合稠密图

思路：

集合S为已经确定最短路径的点集。

1. 初始化距离 一号结点的距离为零，其他结点的距离设为无穷大（看具体的题）。
2. 循环n次，每一次将集合S之外距离最短X的点加入到S中去（这里的距离最短指的是距离1号点最近。 点X的路径一定最短，基于贪心，严格证明待看）。然后用点X更新X邻接点的距离。

时间复杂度分析：

• 寻找路径最短的点：$O(n^2)$
• 加入集合S：$O(n)$
• 更新距离：$O(m)$
• 所以总的时间复杂度为$O(n^2)$