‘壹’ 迪杰斯特拉算法的定义
Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。Dijkstra一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN, CLOSE表的方式，这里均采用永久和临时标号的方式。注意该算法要求图中不存在负权边。
‘贰’ 解释一下dijkstra算法这个计算过程的意思 怎么算的
最近也看到这个算法，不过主要是通过C语言介绍的，不太一样，但基本思想差不多。下面只是我个人的看法不一定准确。
Dijkstra算法主要解决指定某点(源点)到其他顶点的最短路径问题。
基本思想：每次找到离源点最近的顶点，然后以该顶点为中心(过渡顶点)，最终找到源点到其余顶点的最短路。
t=1：令源点(v_0)的标号为永久标号(0,λ)(右上角加点), 其他为临时(+无穷,λ). 就是说v_0到v_0的距离是0，其他顶点到v_0的距离为+无穷。t=1时，例5.3上面的步骤(2)(3)并不能体现
t=2：第1步v_0(k=0)获得永久标号，记L_j为顶点标号当前的最短距离(比如v_0标号(0,λ)中L_0=0), 边(v_k,v_j)的权w_kj. 步骤(2)最关键，若v_0与v_j之间存在边，则比较L_k+w_kj与L_j, 而L_k+w_kj=L_0+w_0j<L_j=+无穷。
这里只有v_1,v_2与v_0存在边，所以当j=1,2时修改标号, 标号分别为(L_1, v_0)=(1, v_0), (L_2, v_0)=(4, v_0), 其他不变。步骤(3)比较所有临时标号中L_j最小的顶点, 这里L_1=1最小，v_1获得永久标号(右上角加点)。
t=3: 第2步中v_1获得永久标号(k=1), 同第2步一样，通过例5.3上面的步骤(2)(3)，得到永久标号。 步骤(2),若v_1与v_j(j=2,3,4,5(除去获得永久标号的顶点))之间存在边，则比较L_1+w_1j与L_j。这里v_1与v_2，v_3，v_,4存在边，
对于v_2, L_1+w_12=1+2=3<L_2=4, 把v_2标号修改为(L_1+w_12, v_1)=(3, v_1);
对于v_3, L_1+w_13=1+7=8<L_3=+无穷, 把v_3标号修改为(L_1+w_13, v_1)=(8, v_1);
对于v_4, L_1+w_14=1+5=6<L_4=+无穷, 把v_4标号修改为(L_1+w_14, v_1)=(6, v_1);
v_5与v_1不存在边，标号不变。步骤(3), 找这些标号L_j最小的顶点，这里v_2标号最小
t=4: k=2, 与v_2存在边的未获得永久标号的顶点只有v_4, 比较L_2+w_24=3+1=4<L_4=6, 把v_4标号修改为(L_2+w_24, v_2)=(4, v_2); 其他不变。步骤(3), L_4=4最小。
t=5: k=4, 同理先找v_4邻接顶点，比较，修改标号，找L_j最小
t=6: 同理
啰嗦的这么多，其实步骤(2)是关键，就是通过比较更新最短路径，右上角标点的就是距离源点最近的顶点，之后每一步就添加一个新的”源点”，再找其他顶点与它的最短距离。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra)(网络)：
http://ke..com/link?url=gc_mamV4z7tpxwqju6BoqxVOZ_josbPNcGKtLYJ5GJsJT6U28koc_#4
里面有个动图，更形象地说明了该算法的过程。(其中每次标注的一个红色顶点out就和你的这本书中获得永久标号是相似的)
‘叁’ dijkstra算法是什么
迪杰斯特拉算法用来解决从顶点v0出发到其余顶点的最短路径，该算法按照最短路径长度递增的顺序产生所以最短路径。
对于图G=（V，E），将图中的顶点分成两组：第一组S：已求出的最短路径的终点集合（开始为｛v0}）。第二组V-S：尚未求出最短路径的终点集合（开始为V-{v0}的全部结点）。
堆优化
思考
该算法复杂度为n^2,我们可以发现，如果边数远小于n^2,对此可以考虑用堆这种数据结构进行优化，取出最短路径的复杂度降为O(1)；每次调整的复杂度降为O（elogn）；e为该点的边数，所以复杂度降为O((m+n)logn)。
实现
1、将源点加入堆，并调整堆。
2、选出堆顶元素u（即代价最小的元素），从堆中删除，并对堆进行调整。
3、处理与u相邻的，未被访问过的，满足三角不等式的顶点
1):若该点在堆里，更新距离，并调整该元素在堆中的位置。
2):若该点不在堆里，加入堆，更新堆。
4、若取到的u为终点，结束算法；否则重复步骤2、3。
‘肆’ matlab 中使用迪杰斯特拉算法
上面这个矩阵是带权邻接矩阵，可以用它得到无向或有向图形。要画出这个图，还是用软件较好。
‘伍’ 迪杰斯特拉算法怎么算
Dijkstra算法是一种求单源最短路的算法，即从一个点开始到所有其他点的最短路。其基本原理是：每次新扩展一个距离最短的点，更新与其相邻的点的距离。当所有边权都为正时，由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点，所以这个点的距离永远不会再被改变，因而保证了算法的正确性。不过根据这个原理，用Dijkstra求最短路的图不能有负权边，因为扩展到负权边的时候会产生更短的距离，有可能就破坏了已经更新的点距离不会改变的性质。.
‘陆’ dijkstra算法有哪些
迪杰斯特拉算法用来解决从顶点v0出发到其余顶点的最短路径，该算法按照最短路径长度递增的顺序产生所以最短路径。
对于图G=（V，E），将图中的顶点分成两组：
第一组S：已求出的最短路径的终点集合（开始为{v0}）。
第二组V-S：尚未求出最短路径的终点集合（开始为V-{v0}的全部结点）。
算法将按最短路径长度的递增顺序逐个将第二组的顶点加入到第一组中，直到所有顶点都被加入到第一组顶点集S为止。
(6)matlab迪杰斯特拉算法扩展阅读：
从dis数组选择最小值，则该值就是源点s到该值对应的顶点的最短路径，并且把该点加入到T中，此时完成一个顶点，需要看看新加入的顶点是否可以到达其他顶点并且看看通过该顶点到达其他点的路径长度是否比源点直接到达短，如果是，那么就替换这些顶点在dis中的值。 然后，又从dis中找出最小值，重复上述动作，直到T中包含了图的所有顶点。
‘柒’ 迪杰斯特拉算法的算法思想
按路径长度递增次序产生算法：
把顶点集合V分成两组：
（1）S：已求出的顶点的集合（初始时只含有源点V0）
（2）V-S=T：尚未确定的顶点集合
将T中顶点按递增的次序加入到S中，保证：
（1）从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0到T中任何顶点的最短路径长度
（2）每个顶点对应一个距离值
S中顶点：从V0到此顶点的长度
T中顶点：从V0到此顶点的只包括S中顶点作中间顶点的最短路径长度
依据：可以证明V0到T中顶点Vk的，或是从V0到Vk的直接路径的权值；或是从V0经S中顶点到Vk的路径权值之和
（反证法可证）
求最短路径步骤
算法步骤如下：
G={V,E}
1. 初始时令 S={V0},T=V-S={其余顶点}，T中顶点对应的距离值
若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值
若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为∞
2. 从T中选取一个与S中顶点有关联边且权值最小的顶点W，加入到S中
3. 对其余T中顶点的距离值进行修改：若加进W作中间顶点，从V0到Vi的距离值缩短，则修改此距离值
重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止
‘捌’ Dijkstra 算法是什么
是求单源最短路算法,图中有一个起始点,求所有点对于这个起始点的最短距离
在路由器的协议里面有它的应用
还有问题可以继续hi我
‘玖’ MATLAB的迪杰斯特拉算法求7个起始点到15个终点的最短路径！
你对图论的知识有了解吧~W是关联矩阵，s和t分别是起始点和终止节点的序号。返回的d为最短的加权路径长度,p为最优路径节点的序号向量。注意，这里W矩阵为0的点权值已经自动设为无穷大了。请参考《高等应用数学问题的 MATLAB一书》。我吧程序赋给你。
你做一个M函数用吧。
function [d,path]=dijkstra(W,s,t)
[n,m]=size(W);ix=(W==0);W(ix)=inf;
if n~=m,error('Square W required');end
visited(1:n)=0; dist(1:n)=inf;parent(1:n)=0;dist(s)=0;d=inf;
for i=1:(n-1),%求出每个节点与起始点的关系
ix=(visited==0);vec(1:n)=inf;vec(ix)=dist(ix);
[a,u]=min(vec);visited(u)=1;
for v=1:n,if (W(u,v)+dist(u)<dist(v)),
dist(v)=dist(u)+W(u,v);parent(v)=u;
end;end;end
if parent(t)~=0,path=t;d=dist(t);%回溯最短路径
while t~=s,p=parent(t);path=[p path];t=p;end;
end;
希望对你有用
‘拾’ 迪杰斯特拉算法 matlab 哪个函数
%单源点最短路径Dijkstra算法实现
function [d index1 index2] = Dijkf(a)
% a 表示图的权值矩阵
% d 表示所求最短路的权和
% index1 表示标号顶点顺序
% index2 表示标号顶点索引
%参数初始化
M= max(max(a));
pb(1:length(a))= 0; % 标记向量,表明是否已进入S集合
pb(1)= 1;
index1= 1;
index2= ones(1,length(a));
d(1:length(a))= M; % d矩阵所有元素都初始化为最大权值
d(1)= 0; % 以v1点为源点
temp= 1;
% 更新l(v),同时记录顶点顺序和顶点索引
while sum(pb)<length(a) % 重复步骤2,直到满足停止条件
tb= find(pb==0);
d(tb)= min(d(tb),d(temp)+a(temp,tb)); % 更新l(v)
tmpb= find(d(tb)==min(d(tb))); % 找出min(l(v))
temp= tb(tmpb(1));
pb(temp)= 1;
index1= [index1,temp]; % 记录标号顺序
index= index1(find(d(index1)==d(temp)-a(temp,index1)));
if length(index)>=2
index= index(1);
end % if结束
index2(temp)= index; % 记录标号索引
end % while结束
end
% Dijkf函数结束
