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三，节点列表和测试速度

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分割线
最短路径算法**

在计算机图像处理、机器学习和网络等领域，经常需要解决路径finding问题，即找出从起点到终点的最短路径。这种问题已经成为基础科学的一个重要方面，用于许多应用场景。

### Dijkstra算法

Dijkstra算法是一种常见的最短路径算法，用来找到未加权图中各个结点之间最短路径或轻量化多重图最少-cost路线。该方法首先选定一个起始结点，然后将其视为一个未被访问的集。然后，从起点开始，遍历每个结点，并选出最低成本的边。

Dijkstra算法有很好的局部最优性，它在不改变图局部结构的情况下，使得所有路径的长度始终是最优的。

### Bellman-Ford算法

Bellman-Ford算法是一种用于解多重图中非负数加权图最短路径问题的方法。它比Dijkstra算法更加安全，因为可以处理具有负边界的图。但是，它也更复杂，需要从起点出发遍历整个图。

这个算法与Dijkstra相比，在处理负边界时具有优势，但计算代价更高，并且在实践中使用较少。

### A\*查找算法

A\*查找是最短路径问题的一种常用方法。它将查找的目标视为一道需要解决的线性问题，而不是单纯地进行动态 programming或者模板匹配。

这种方法的思想是首先确定一个全局最优目标，并在此基础上寻找最可能实现该目标的路径。这种方法可以用于多种场景，不仅限于寻找最短路径的问题。

### Floyd-Warshall算法

Floyd-Warshall算法是一种用于求解加权图中连续点之间最短距离长度问题的最优化算法。在这个算法中，给定一个非零值为边的表。则存在一个整数k，表示每一对该图各个点之间的可能最短距离。如果存在这样的n \land k是非负，并且满足d_{ij} <= d_{ik} + d_{kj}, 且不等于 d_{ik} + d_{kj}。

Floyd-Warshall算法具有很好的局部最优性，在所有路径上找到最优解，它被广泛使用。