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众所周知的，dijkstra是图论算法中求单源最短路的一种简单求法。可能有人会说SPFA比dijkstra要实用，而且可以用于求存在负边权的情况，但是dijkstra有着他的优点——其运行速度上优于SPFA。 （PS.需要堆进行优化。）
我们先看一道经典（水）题：
平面上有n个点（n<=100）,每个点的坐标均在-10000~10000之间。其中的一些点之间有连线。
若有连线，则表示可从一个点到达另一个点，即两点之间有通路，通路的距离为两点之间的直线距离。现在的任务是找出从入点到出点之间的最短路程。
题目很简单，是最短路径的改版。由于dijkstra的算法简单来讲就是搜索和贪心的组合，所以代码可以很轻松得出：
Var
a:array[1..100,1..2]of longint;
visit:array[1..100]of boolean;
c:array[1..100]of real;
f:array[1..100,1..100]of real;
n,i,j,k,x,y,m,s,e:longint;
min:real;
Begin
readln(n);//读入点数n
for i:=1 to n do
read(a[i,1],a[i,2]);//a[i,1],a[i,2]分别记录第i点的横坐标和纵坐标
readln(m);//读入边数m
fillchar(f,sizeof(f),$ 5f);//f用于记录
for i:=1 to m do
begin
readln(x,y);
f[x,y]:=sqrt(sqr(a[x,1]-a[y,1])+sqr(a[x,2]-a[y,2]));//使用勾股定理求出两点之间的距离
f[y,x]:=f[x,y];//无向图，双向记边
end;
readln(s,e);//s,e为入点和出点
for i:=1 to n do
c[i]:=f[s,i];//为入点进行预处理
for i:=1 to n-1 do
begin
min:=maxlongint;
k:=0;
for j:=1 to n do
if (not visit[j]) and (c[j]
then begin
min:=c[j];
k:=j;
end;//寻找一个离当前点最近且未被访问过的点
if k=0
then break;
visit[k]:=true;//记录改点已经到达过
for j:=1 to n do
if c[k]+f[k,j]
then c[j]:=c[k]+f[k,j];//记录最小值到f中
end;
writeln(c[e]:0:2);//输出到出点的最短路径
End.
当然，我们知道，这是非堆优化的dijkstra，其复杂度打到了O（n²），其与SPFA相比毫无优势可言。因此我们要对其进行堆优化，使其的复杂度降到O（n*log(n)）。说白了，就是将贪心改成堆，从而使复杂度降到O（log（n））当然，为了进一步优化，我们可以用映射表来开G加速。一经典的最远路径为例题，代码如下：
Var
n,m,num,a,b,c,i,j:longint;
ed,from,val,son,next,intoout,outtoin,dis,d:array[1..2000001]of longint;
visit:array[1..2000001]of 0..1;
Procedure swap(var a,b:longint);
var
temp:longint;
begin
temp:=a;
a:=b;
b:=temp;
end;
Procedure down(l:longint);
begin
while ((l<n)and (d[l]>d[l shl 1+1]))or ((l<n)and (d[l]>d[l shl 1])) do
if d[l shl 1+1]>d[l shl 1]
then begin
swap(d[l shl 1+1],d[l]);
swap(intoout[l],intoout[l shl 1+1]);
swap(outtoin[intoout[l]],outtoin[intoout[l shl 1+1]]);
l:=l shl 1+1;
end
else begin
swap(d[l shl 1],d[l]);
swap(intoout[l],intoout[l shl 1]);
swap(outtoin[intoout[l]],outtoin[intoout[l shl 1]]);
l:=l shl 1;
end;
end;//与普通堆操作相同，只是还要留心对映射表的操作
Procedure up(l:longint);
begin
while(l>1) and(d[l shr 1]>d[l]) do
begin
swap(d[l shr 1],d[l]);
swap(intoout[l],intoout[l shr 1]);
swap(outtoin[intoout[l]],outtoin[intoout[l shr 1]]);
l:=l shr 1;
end;
end;//与普通堆操作相同，只是还要留心对映射表的操作
Procedure dijkstra(x:longint);
var
i,len,edd:longint;
begin
fillchar(d,sizeof(d),$7f);
fillchar(dis,sizeof(dis),$7f);
fillchar(visit,sizeof(visit),0);//数组的初始化，不解释
for i:=1 to n do
begin
outtoin[i]:=i;//表示堆外映射堆内
intoout[i]:=i;//表示堆内映射堆外
end;//为了加快处理速度，我们可以开一张映射表以代替路径数组的维护
d[x]:=0;//对入点首先进行拓展
len:=n;//由于后面需要对点书进行操作与修改，此处用len记录n以方便操作
up(x);//对现在的堆进行维护PS.本步不可少，即使是本程序中，我们也可以看到，0不一定在第一个位置。
while (visit[n]=0)and(len>0) do//ps.由于可以理解为求1到n的最短路，因此当第n点被访问时，程序已经结束。当题目大意与本题不符合时，(visit[n]=0)应舍去。
begin
edd:=intoout[1];//以当前点为起点，记录拓展花费的最小代价的点
dis[edd]:=d[1];//将该点记录到最小路径的数组中
visit[intoout[1]]:=1;//表示该点已经被访问
j:=son[edd];
d[1]:=d[len];
intoout[1]:=intoout[len];
outtoin[intoout[1]]:=1;
dec(len);//以上都为删堆的操作
down(1);//一轮操作完了，接着对堆进行维护
while j<>0 do
begin
if (visit[ed[j]]=0)and(val[j]+dis[edd]<d[outtoin[ed[j]]])
then begin
d[outtoin[ed[j]]]:=val[j]+dis[edd];
up(outtoin[ed[j]]);
end;//拓展（更新）到达堆中点的最短路径
j:=next[j];//对下一条边进行拓展
end;
end;
end;
Begin
readln(n,m);//读入点数与边数
num:=0;//num用于记录边的条数
for i:= 1 to m do
begin
read(a,b,c);//读入a,b，表示两点之间有通路，且路径长度为c
inc(num);//每读入一条边，边数自然要加一
from[num]:=a;//from数组用于记录第num条边的出点，相当于是树中的父节点。PS.在经典的最短路径求法中，这步可以不写
ed[num]:=b;//ed数组用于记录第num条边的终点
val[num]:=c;//val用于记录第num条边的路径长度
next[num]:=son[a];
son[a]:=num;//链表记边时，插入的元素要放在链表（son）首部，同时，将原来的首部放在新元素的后面（next）
inc(num);//同样的，本题中需要双向记边
from[num]:=b;
ed[num]:=a;
val[num]:=c;
next[num]:=son[b];
son[b]:=num;
end;//那么到这里，读入就完成了。接下来就是dijkstra的主要部分了
dijkstra(1);//最短路径问题，其实也可以转化为1——n之间的最短路。
write(dis[n]);//本题也可以转化为1——n之间的最短路，因此只要输出n的最短路即可
End.
end;//那么到这里，读入就完成了。接下来就是dijkstra的主要部分了
dijkstra(1);//最短路径问题，其实也可以转化为1——n之间的最短路。
write(dis[n]);//本题也可以转化为1——n之间的最短路，因此只要输出n的最短路即可
End.
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原文地址：http://www.cnblogs.com/vincentX/p/4940978.html
