Dijkstra适用于非负权图求单源最短路径，Bellman-Ford可处理负权边并检测负环，Floyd-Warshall求解所有顶点对最短路径，A*用于启发式搜索；根据图的规模、权重特性选择合适算法。
在Python中求解最短路径问题，常用的算法有几种，每种适用于不同的图结构和场景。以下是几种主流的最短路径算法及其适用情况。
用于求解单源最短路径，适用于边权为非负值的图。
解决单源最短路径问题，支持边权为负数**，但不能处理负权环。
求解所有顶点对之间的最短路径，适用于小规模图。
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启发式搜索算法，常用于路径规划和游戏寻路。
这些算法在Python中可以通过手写实现，也可以借助networkx、igraph等库快速调用。
例如用networkx：
import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_weighted_edges_from([(0,1,2), (1,2,3), (0,2,4)]) shortest = nx.dijkstra_path(G, source=0, target=2) print(shortest)
基本上就这些常用选择，根据图的特性（是否有负权、是否稀疏、是否需要全局路径）来决定用哪个算法。不复杂但容易忽略的是边权类型和图的规模。
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