我在博客园发现的一个单源最短路径的文章，但写的很简略，不过思想很便捷，非常接近原理。
首先说下算法原理：
1，设0为源点，建立两个集合S，T，S保存节点0，T集合保存节点1，2，3，4。（S，T是官方定义名称，个人理解S应该是source的缩写，T是target的缩写，看了英文是不是就明白点了）
2，先找出0到其他点最短的点，0到1等于10，即0-1为最短。那么将1添加进S，将1从T中删除。
3，修正路径，这是个难点，怎么修改呢，我举最简单的例子，那就是直接在图上修改。修正路径要修正的是0到其他节点的路径长度，先看下图，
0-1=10
0-2=正无穷，因为0直接到不了2
0-3=30
0-4=100
当我们在S集合中增加了节点1，那么0到其他节点的方式就多了一个，比如0-2，就不在是正无穷，他可以通过1到达，所以0-2=60
那么0-4=100，当0通过1在到达4，结果是0-1-4=10加正无穷，因为1到达不了4，所以10+正无穷就大于100，所以0-4还是100,0-3同理，10+正无穷>30，因此0-3还是30。
1添加进集合S后，在添加次短的节点，因为1是最短的，添加完最短的添加次短的。
现在是0到各节点的路径是：
0-1=10
0-2=60
0-3=30
0-4=100
这里0-3是最短的，因此S集合添加节点3，同样移除T中,3。
添加完3后，再修正路径，因为1已经添加过了所以不在修改1。那么添加2,0-2在上面已经被修正成60了，现在看0-3-2，它等50，小于60，所以0-2再次修正，等于50。0-3不修正，因为是当前选则的路径。接着修改0-4,0-4初始等于100，现在0-3-4等于160，大于100，所以0-4仍然等于100
0-1=10
0-2=50
0-3=30
0-4=100
接着再找最短的，1,3已经选过了，现在最短的是2,0-2=50，通过2在修正，13已经选过不在修正，只修正4，即0-2-4=60（具体流向是0-3-2-4），小于0-4=100，因此修正0-4=60。
最后将4从T中取出添加进S，因为123都已经使用，4不在修正，方法结束，即T为空就结束。
那么0到各点的最短路径为
0-1=10
0-2=50
0-3=30
0-4=60
将上面的算法写成代码如下：
但在学习代码前，首先要理解数组weight是什么，数组weight翻译出来是
第一行 {0,3,2000,7,9999999}
A——>A 宽度（权值）0 自己到自己自然是0
A——>B 宽度（权值）3
A——>C 宽度（权值）2000
A——>D 宽度（权值）7
A——>E 宽度（权值）9999999即无限大，即 到达不了E
第二行 {3,0,4,2,9999999},
B——>A 宽度（权值）3
B——>B 宽度（权值）0 B-B
B——>C 宽度（权值）4
B——>D 宽度（权值）2
B——>E 宽度（权值）9999999 即无限大，即到达不了E
第三行 {9999999,4,0,5,6},
C——>A 宽度（权值）9999999 即无限大 ,即 到达不了A
C——>B 宽度（权值）4
C——>C 宽度（权值）0 C-C
C——>D 宽度（权值）5
C——>E 宽度（权值）6
第四行 {7,2,5,0,4},
D——>A 宽度（权值）7
D——>B 宽度（权值）2
D——>C 宽度（权值）5
D——>D 宽度（权值）0 D-D
D——>E 宽度（权值）4
第五行 {9999999,9999999,4,6,0}
E——>A 宽度（权值）9999999即无限大，即 到达不了A
E——>B 宽度（权值）9999999即无限大，即 到达不了B
E——>C 宽度（权值）4
E——>D 宽度（权值）6
E——>E 宽度（权值）0 E-E
一下为C#代码 可以运行
public class Dijkstra { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[][] weight = { {0,3,2000,7,9999999}, {3,0,4,2,9999999}, {9999999,4,0,5,6}, {7,2,5,0,4}, {9999999,9999999,4,6,0} }; int[] path = Dijsktra(weight,0); for(int i = 0;i < path.length;i++) System.out.print(path[i] + " "); } public static int[] Dijsktra(int[][] weight,int start){ //接受一个有向图的权重矩阵，和一个起点编号start（从0编号，顶点存在数组中） //返回一个int[] 数组，表示从start到它的最短路径长度 int n = weight.length; //顶点个数 int[] shortPath = new int[n]; //存放从start到其他各点的最短路径 int[] visited = new int[n]; //标记当前该顶点的最短路径是否已经求出,1表示已求出 //初始化，第一个顶点求出 shortPath[start] = 0; visited[start] = 1; for(int count = 1;count <= n - 1;count++) //要加入n-1个顶点 { int k = -1; //选出一个距离初始顶点start最近的未标记顶点 int dmin = 1000; for(int i = 0;i < n;i++) { if(visited[i] == 0 && weight[start][i] < dmin) { dmin = weight[start][i]; k = i; } } //将新选出的顶点标记为已求出最短路径，且到start的最短路径就是dmin shortPath[k] = dmin; visited[k] = 1; //以k为中间点想，修正从start到未访问各点的距离 for(int i = 0;i < n;i++) { if(visited[i] == 0 && weight[start][k] + weight[k][i] < weight[start][i]) weight[start][i] = weight[start][k] + weight[k][i]; } } return shortPath; } }
原文地址：http://www.cnblogs.com/kkgreen/archive/2011/09/26/2190722.html