【Bellman-Ford算法】
【算法】Bellman-Ford算法（单源最短路径问题）（判断负圈）
结构:
#define MAX_V 10000 #define MAX_E 50000 int V,E; //顶点和边的数量 struct edge{ int from,to,cost; }; edge es[MAX_E];//边集 int d[MAX_V]; //d[i]表示从某个点出发到i的最短路径
算法特点:1.每次都用所有的边更新所有的边，直到无可更新为止。
2.无负圈最多更新 V-1 次，否则有负圈。
【dijkstra算法】
【算法】Dijkstra算法（单源最短路径问题）（路径还原） 邻接矩阵和邻接表实现
结构1：
#define MAX_V 10000 #define MAX_E 50000 int cost[MAX_V][MAX_V]; //cost[u][v]表示e = (u,v)的权值 int d[MAX_V]; //源点s出发的最短距离 bool used[MAX_V]; //标记使用过的点 int V; //顶点数
算法特点：1.每次都找没使用过的 d 最小的点，用这个点更新其他点。
2.不能解决有负圈的图。
结构2：
#define MAX_V 10000 #define MAX_E 50000 int V; //顶点数 int d[MAX_V]; // d[i]表示i离源点的最短距离 struct edge{ int to,cost; }; typedef pair<int, int> P; //first是最短距离，second是顶点的编号 vector <edge> G[MAX_V]; // 边集
算法特点：1.用之前更新过的点，来更新其他点，直到无点可更新。
2.不能解决有负圈的图。
【Floyd-Warshall算法】
【算法】Floyd-Warshall算法（任意两点间的最短路问题）（判断负圈）
结构：
#define MAX_V 10000 #define MAX_E 50000 int d[MAX_V][MAX_V]; // d[u][v]表示边e=(u,v)的权值（不存在时设为INF，不过d[i][i] = 0） int V; // 顶点数
算法特点：1.dp[i][j] = min(dp[i][j] , dp[i][k] + d[k][j]);
基于只有k-1个点的情况，从加入第k个点和不加第k个点中做选择。
2.能解决有负圈的图，如果d[i][i]出现负数说明有负圈。
拜读了一位大神的blog学会了SPFA算法:
稠密图用Dijkstra，稀疏图用SPFA。