JavaScript实现贝尔曼-福特算法

最新推荐文章于 2025-07-22 23:56:31 发布

自由翱翔碧海蓝

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文章标签： javascript 算法开发语言 js

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteZenith/article/details/132291293

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本文介绍了如何使用JavaScript实现贝尔曼-福特算法，一种计算图中最短路径的算法，尤其适用于存在负权重边的情况。文章详细讲解了算法的实现过程，包括创建Graph类、初始化距离数组、执行迭代更新距离，以及检测负权重环路。最后，通过实例展示了算法的运行效果，并指出其在路由算法和网络流等领域的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

JavaScript实现贝尔曼-福特算法

贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford Algorithm）是一种用于计算图中最短路径的算法。该算法的主要目标是找到从源节点到其他所有节点的最短路径。它可以处理带有负权重边的图，并且还可以检测负权重环。

在本文中，我们将使用JavaScript来实现贝尔曼-福特算法。让我们一步一步地编写代码来解决这个问题。

首先，我们需要定义一个Graph类来表示图。这个类包含一些方法来添加边和节点，以及获取图的顶点数量。

class Graph {
   
   
  constructor(vertices) {
   
   
    this.vertices =

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JavaScript:实现BellmanFord贝尔曼-福特算法（附完整源码）

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JavaScript实现bellmanFord贝尔曼-福特算法bellmanFord.js完整源代码 bellmanFord.js完整源代码 export default function bellmanFord(graph, startVertex) { const distances = {}; const previousVertices = {}; // Init all distances with infinity assuming that currently we can't

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JavaScript：实现bellman-ford贝尔曼-福特算法(附完整源码)

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与迪杰斯特拉算法（Dijkstra’s Algorithm）不同，贝尔曼福特算法能够处理带有负权重边的图，但它的运行时间复杂度较高，为 O(V * E)，其中 V 是图中的节点数，E 是图中的边数。在图论和网络路由中，贝尔曼福特算法（Bellman-Ford Algorithm）是一个经典的最短路径算法，它能够处理带有负权重边的图。例如，虽然贝尔曼福特算法的时间复杂度较高，但如果图中存在负权重边，那么使用迪杰斯特拉算法可能会导致错误的结果。在某些情况下，图可能是多阶段的，即节点之间有明显的阶段划分。

RIP配置（贝尔曼福特算法）

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4.R2将2.0网段的路由信息发给R1，但是，R1本地存在到达2.0网段的路由信息，并且，下一跳不是R2。则比较开销值，如果，本地的开销值大于R2发来的开销值，则R1将R2发来的刷新到本地的路由表中。5.R2将2.0网段的路由信息发给R1，但是，R1本地存在到达2.0网段的路由信息，并且，下一跳不是R2。3.R2将2.0网段的路由信息发给R1，但是R1本地存在到达2.0网段的路由信息，且下一跳是R2。则R1将R2发来的路由信息刷新到本地的路由表中。

Bellman-Ford算法的实现（JavaScript）

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08-30

通过定义Graph类来表示图的结构，并利用松弛操作逐步更新节点的最短距离估计值，我们可以很容易地实现这一算法。Bellman-Ford算法是一种用于解决加权有向图中单源最短路径问题的经典算法。它的主要思想是通过对所有边进行松弛操作，逐步更新每个节点的最短路径估计值，直到找到最短路径或者检测到负权回路。在本文中，我们将使用JavaScript来实现Bellman-Ford算法。接下来，我们可以实现Bellman-Ford算法本身。以上结果表示从节点’A’到其他节点的最短距离分别是0、5、2和3。

javascript：实现bellman ford贝尔曼福特算法(附完整源码)

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