可以不学数据结构直接学哈希表吗？C语言实现 完全可能，不过你要理解这个哈希表是的一个键值对的数据结构，就可以了！
谁能举一个Pascal中Dijkstra算法求单源最短路径问题的例子并作一些说明 解释一下吧举一个简单的例子设图G（V，E）（V是顶点集合，E是边集合）顶点1-2-顶点2-3-顶点3（无向图，关于无向图这一点，不理解也不影响）这个时候邻接矩阵0 2∞2 0 33 0（∞表示无连接；0表示该边连接了两个相同的顶点，是不存在的）此时，由图可以知道，实际上从1到3并不是无连接，可以通过顶点2，连接顶点3，之间的距离为5（2+3）。那么就可以在1-3之间直接创造一条边，权值为5。dijkstra算法以及其他SPFA，floyd求最短路径的算法都是用 以上所举的思想为中心思想的。这种操作 称作：松弛操作。if V[i]+E[i，j][j]thenV[j]：=V[i]+E[i，j]；（其中V[i]表示目前源点到点i的最短距离，E是邻接矩阵)对所有的顶点都进行一次对其他顶点的关于源点的松弛操作，就可以创造出源点到其他各个点最短边，并把源点到点i最短距离存储在V数组中Constmaxn=？Vari，j，n：longint；E：Array[1.maxn，1.maxn]of longint；V：Array[1.maxn]of longint；BeginFillchar(E，sizeof(e)，0)；Fillchar(V，sizeof(V)，0)；Read(n)；For i：=1 to n doFor j：=1 to n doRead(E[i，j])；V[1]：=0；For i：=1 to n doFor j：=2 to n doif E[i，j]>；0 thenif(V[i]+E[i，j][j])or(V[j]=0)thenV[j]：=v[i。
数学最短路径问题最方便的解法是什么 用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。最常用 的路径算法有：Dijkstra 算法、A*算法、SPFA 算法、Bellman-Ford 算法和 Floyd-Warshall 算法，本文主要介绍其中的三种。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两 结点之间的最短路径。算法具体的形式包括：确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的 问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径 方向反转的确定起点的问题。确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。Floyd 求多源、无负权边的最短路。用矩阵记录图。时效性较差，时间复杂度 O(V^3)。Floyd-Warshall 算法（Floyd-Warshall algorithm）是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或负权的最短路径问题。Floyd-Warshall 算法的时间复杂度为 O(N^3)，空间复杂度为 O(N^2)。Floyd-Warshall 的原理是动态规划：设 Di，j，k 为从 i 到 。
求教：蚁群算法选择最短路径问题 已知起始点A，终点B，两者之间有多条路径可以到达，每条路径的距离已知，怎样用蚁群算法选择出最短路径呀？有木有大神帮帮忙呀？。
计算机网络的最短路径算法有哪些？对应哪些协议？用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。最常用的路径算法有：Dijkstra算法、A*。
关于Floyd算法求路线的问题～
vc环境 最短路径算法 单源最短路径算法-Dijkstra算法转自：http：//space.flash8.net/space/html/07/14107_itemid_400760.html算法介绍Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发现的。算法解决的是有向图中最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离。Dijkstra算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。Dijkstra 算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u，v)表示从顶点u到v有路径相连。我们以E所有边的集合，而边的权重则由权重函数w：E→[0，∞]定义。因此，w(u，v)就是从顶点u到顶点v的非负花费值(cost)。边的花费可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的花费值，就是该路径 上所有边的花费值总和。已知有V中有顶点s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低花费路径(i.e.最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。算法描述这个算法是通过为每个顶点v保留目前为止所找到的从s到v的最短路径来工作的。初始时，源点s的路径长度值被赋为0（d[s]=0），同时把所有其他顶点的路径。
怎么学好数据结构？ 我来扒一扒Quora上的回答吧I see it time and again in Google interviews or new-grad hires：The way d…
机器学习深度学习之后，还需要掌握传统算法和数据结构吗？ 当然需要。因为机器学习的透明度远不如传统算法，所以即使在测试集上表现完美，也不能保证算法的「正确」。在很多任务上，没有必要使用机器学习的算法，也不能使用机器学习的算法。这是目的、成本、稳健性多方面的要求所致的。举个例子，地图上的路径规划问题。出门的时候，我们总希望尽可能快/低成本地到达目的地。而地图可以看作一个网络，每个路口就可以看作一个节点，在每个节点的地方，人可以有各种不同的选择。如果单纯的只要计算最短路径，那有大量的传统算法可以用，比如Dijkstra算法、Floyd算法。它们相对于机器学习的差异，就在于它们不是数据驱动的，结构相对于机器学习算法要清晰的多。虽然说，现在已经有一些手段能够「理解」机器学习的「黑盒子」了，但总的来说，机器学习仍然远不如传统算法清晰。一些算法分析工具也无法用到机器学习之上。经典算法在给定问题范围之下，可以保证获得一个最优解，而且时间、内存占用，都是非常清楚的。不过现在的很多应用，并不需要真正的「最优解」，解足够好就可以了。比如刚刚说的地图导航，比人自己选路径要好一些，就足够了。这个时候，就可以在资源占用和精度之间做个折中，可以取得比较好的整体结果。但是，题主说的第二。
关于数据结构中最短路径问题
