本文探讨了针对稀疏图进行最短路径计算时，从Floyd算法和Dijkstra算法的线性实现转向使用堆优化后的Dijkstra算法的过程。通过采用优先队列将复杂度降低至O(n²logn)，解决了大规模稀疏图计算中的效率问题。
这是一道最短路径的题，开始图简便用floyd算法，结果超时。
后来用Dijkstra算法，还是超时，因为求新加入的结点时我用的是线性算法，复杂度还是O(n^3).
注意到这个图是一个稀疏图，因此用一个heap来实现求最近点，这样复杂度为O(n^2logn)。
注：priority_heap是一个大顶堆
另外知道了gdb的display命令。每到断点的时候自动显示变量的值，原来我一直n,p variable 。。
后来用Dijkstra算法，还是超时，因为求新加入的结点时我用的是线性算法，复杂度还是O(n^3).
注意到这个图是一个稀疏图，因此用一个heap来实现求最近点，这样复杂度为O(n^2logn)。
注：priority_heap是一个大顶堆
另外知道了gdb的display命令。每到断点的时候自动显示变量的值，原来我一直n,p variable 。。
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