本文介绍了贝尔曼-福特算法，一种解决带权重有向图单源最短路径问题的算法，尤其能处理负权重边。通过Python代码详细解释了算法原理和实现过程，包括初始化、迭代更新最短路径估计值以及检测负权重环。最后，展示了运行示例输出，帮助读者更好地理解和应用该算法。
贝尔曼-福特算法：寻找最短路径
贝尔曼-福特算法是一种用于解决带权重的有向图中单源最短路径问题的经典算法。该算法可以处理负权重边，并且适用于解决一般情况下的最短路径问题。在本文中，我们将使用Python实现贝尔曼-福特算法，并解释其工作原理。
算法原理
贝尔曼-福特算法的基本思想是通过迭代的方式逐步优化最短路径的估计值。它从源节点开始，将所有节点的最短路径估计初始化为正无穷，然后逐步更新这些估计值，直到收敛为止。
具体来说，算法的迭代过程如下：
- 初始化：将源节点的最短路径估计值设置为0，其他节点的最短路径估计值设置为正无穷。
- 迭代：重复以下步骤，直到没有更多的改进为止。
a. 对于图中的每条边(u, v)，如果通过节点u到达节点v的路径的总权重小于当前记录的最短路径估计值，则更新最短路径估计值为较小的权重值。 - 检测负权重环：在完成所有迭代后，如果仍然存在可以改进的最短路径估计值，则说明图中存在一个负权重环。
实现代码
下面是使用Python编写的贝尔曼-福特算法的实现代码：
class Graph
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