相比較貝爾曼-福特算法需要每次對所有邊進行松弛操作，時間複雜度為o（頂點數*邊數），并且可以處理負權邊，但是我們在實際生活中，計算路徑的時候，極少遇到負權邊的情況，是以隻考慮正權邊的情況下，可以采用更優化的dijkstra算法。
dijkstra算法設定了兩個集合，設所有頂點集合為v，則：
s=所有與起點s已經确定最短路徑、最低權重值的頂點。
w=v-s。
算法每次都将w中權重值最小的頂點u移入s中，并對u的所有邊進行松弛操作。
看圖說話：
初始化：
1、需要對a的所有邊進行松弛操作，結果
2、取出w中最小的頂點c放入s，并對c所有邊進行松弛操作，結果
3、取出w中最小頂點b放入s，并對b所有邊進行松弛操作，結果
4、取出w中最小的頂點d放入s，并對d所有邊進行松弛操作，結果
5、取出w中最小的頂點f放入s，并對f所有邊進行松弛操作，結果
6、取出w中最小的頂點e放入s，并對e所有邊進行松弛操作，結果
7、取出w中最小的頂點g放入s，并對g所有邊進行松弛操作，結果
s=a0，b6，c4，d9，e11，f10，g∞
至此，我們可以得出一個最短路徑樹：
在這裡有兩個地方可以優化：
1、因為要取出權重最小的頂點，是以每次都要對w進行排序，采用周遊數組進行比較的算法，不如采用優先隊列（priorityqueue），因為優先隊列采用了堆結構，排序時間複雜度是o (nlgn)。
2、如果我們隻是想計算起點到某點的最短距離，那麼在周遊的時候，檢查一下取出的最小頂點是否是終點，如果是，跳出循環即可。