不少学习算法与后端开发的人员，在处理路线规划相关需求时，会用到最短路径算法。最短路径算法属于经典的图论算法，核心目标是在由节点和边组成的图结构里，找到两点之间代价最小的一条通路。
最短路径算法有着多种不同实现，Dijkstra 算法是大家接触较多的一种，适合边权重为正数的场景，常用来实现地图导航、网络路由查询等功能。除它之外，还有 Floyd、Bellman-Ford 等版本，不同最短路径算法适配的图结构存在差异，需要结合项目的数据特点来挑选。
在项目落地最短路径算法前，要提前判断图里边的权重是否存在负值。Dijkstra 无法处理负权边，如果数据存在负权重，强行套用该最短路径算法，会得到错误的路径结果。同时还要考虑数据规模，节点数量庞大时，基础版本运算效率偏低，需要搭配堆优化等方式提升运行速度。
落地最短路径算法，可应用在很多实用系统中。导航软件计算行车路线、物流系统规划配送路线、网络寻找数据传输线路，底层都会依靠最短路径算法。在编码实现时，要做好图结构的存储，邻接矩阵与邻接表各有优劣，小规模图可用邻接矩阵，大数据场景优先选择邻接表。
调试最短路径算法，建议先用小规模测试用例验证结果。先手动算出预期路径，再和程序输出结果对比，排查逻辑漏洞。遇到节点数量巨大的业务场景，不能直接套用基础版本，需要考虑时间复杂度，必要时做算法优化，防止程序运行超时。 (图文无关)
免责声明：本文内容仅供算法学习参考，项目开发使用最短路径算法，请根据业务数据充分测试，算法运行结果与线上风险由开发者自行负责。
