图算法概述 🌐

图算法是解决图结构问题的核心工具，广泛应用于网络路由、社交分析、路径规划等领域。以下是常见的图算法及其应用场景：

1. Dijkstra算法
   用于寻找图中单源最短路径的经典算法。

   *应用场景：GPS导航、交通优化*

2. Bellman-Ford算法
   可处理负权边的最短路径算法，适用于稀疏图。

   *应用场景：金融网络风险评估*

3. Floyd-Warshall算法
   计算所有节点对之间的最短路径，适合小规模图。

   *应用场景：社交网络关系分析*

4. Kruskal算法
   用于构造最小生成树，基于边的权重排序。

   *应用场景：网络布线优化*

5. Prim算法
   另一种最小生成树算法，适合稠密图。

   *应用场景：集群分析*

6. DFS与BFS
   深度优先搜索和广度优先搜索，用于遍历/搜索图。

   *应用场景：网页爬虫、迷宫求解*

7. 拓扑排序
   对有向无环图（DAG）进行线性排序，常用于任务调度。

   *应用场景：编译器优化*

8. 最小割算法
   用于分割图中的节点集，最小化边的权重总和。

   *应用场景：图像分割、网络流分析*

9. 哈密顿路径算法
   寻找经过每个节点一次的路径，常用于旅行商问题。

   *应用场景：物流路线优化*

如需深入了解具体实现，可访问 /Resources/graph_algorithms/implementation 查看代码示例。