以下是参考的大牛的，可以说是读后感;
Dijkstra算法是处理单源最短路径的有效算法，但它局限于边的权值非负的情况，若图中出现权值为负的边，Dijkstra算法就会失效，求出的最短路径就可能是错的。这时候，就需要使用其他的算法来求解最短路径，Bellman-Ford算法就是其中最常用的一个。该算法由美国数学家理查德•贝尔曼（Richard
Bellman, 动态规划的提出者）和小莱斯特•福特（Lester Ford）发明。Bellman-Ford算法的流程如下：
给定图G(V, E)（其中V、E分别为图G的顶点集与边集），源点s，
- 数组Distant[i]记录从源点s到顶点i的路径长度，初始化数组Distant[n]为, Distant[s]为0；
-
以下操作循环执行至多n-1次，n为顶点数：
对于每一条边e(u, v)，如果Distant[u] + w(u, v) < Distant[v]，则另Distant[v] = Distant[u]+w(u, v)。w(u, v)为边e(u,v)的权值；
若上述操作没有对Distant进行更新，说明最短路径已经查找完毕，或者部分点不可达，跳出循环。否则执行下次循环； - 为了检测图中是否存在负环路，即权值之和小于0的环路。对于每一条边e(u, v)，如果存在Distant[u] + w(u, v) < Distant[v]的边，则图中存在负环路，即是说改图无法求出单源最短路径。否则数组Distant[n]中记录的就是源点s到各顶点的最短路径长度。
可知，Bellman-Ford算法寻找单源最短路径的时间复杂度为O(V*E).
首先介绍一下松弛计算。如下图：
松弛计算之前，点B的值是8，但是点A的值加上边上的权重2，得到5，比点B的值（8）小，所以，点B的值减小为5。这个过程的意义是，找到了一条通向B点更短的路线，且该路线是先经过点A，然后通过权重为2的边，到达点B。
当然，如果出现一下情况
则不会修改点B的值，因为3＋4>6。
Bellman－Ford算法可以大致分为三个部分
第一，初始化所有点。每一个点保存一个值，表示从原点到达这个点的距离，将原点的值设为0，其它的点的值设为无穷大（表示不可达）。
第二，进行循环，循环下标为从1到n－1（n等于图中点的个数）。在循环内部，遍历所有的边，进行松弛计算。
第三，遍历途中所有的边（edge（u，v）），判断是否存在这样情况：
d（v） > d (u) + w(u,v)
则返回false，表示途中存在从源点可达的权为负的回路。
之所以需要第三部分的原因，是因为，如果存在从源点可达的权为负的回路。则 应为无法收敛而导致不能求出最短路径。
考虑如下的图：
经过第一次遍历后，点B的值变为5，点C的值变为8，这时，注意权重为－10的边，这条边的存在，导致点A的值变为－2。（8＋ －10＝－2）
第二次遍历后，点B的值变为3，点C变为6，点A变为－4。正是因为有一条负边在回路中，导致每次遍历后，各个点的值不断变小。
在回过来看一下bellman－ford算法的第三部分，遍历所有边，检查是否存在d（v） > d (u) + w(u,v)。因为第二部分循环的次数是定长的，所以如果存在无法收敛的情况，则肯定能够在第三部分中检查出来。比如
此时，点A的值为－2，点B的值为5，边AB的权重为5，5 > -2 + 5. 检查出来这条边没有收敛。
所以，Bellman－Ford算法可以解决图中有权为负数的边的单源最短路径问。
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxnum = 100;
const int maxint = 99999;
// 边，
typedef struct Edge{
int u, v; // 起点，终点
int weight; // 边的权值
}Edge;
Edge edge[maxnum]; // 保存边的值
int dist[maxnum]; // 结点到源点最小距离
int nodenum, edgenum, source; // 结点数，边数，源点
// 初始化图
void init()
{
// 输入结点数，边数，源点
cin >> nodenum >> edgenum >> source;
for(int i=1; i<=nodenum; ++i)
dist[i] = maxint;
dist[source] = 0;
for(int i=1; i<=edgenum; ++i)
{
cin >> edge[i].u >> edge[i].v >> edge[i].weight;
if(edge[i].u == source) //注意这里设置初始情况
dist[edge[i].v] = edge[i].weight;
}
}
// 松弛计算
void relax(int u, int v, int weight)
{
if(dist[v] > dist[u] + weight)
dist[v] = dist[u] + weight;
}
bool Bellman_Ford()
{
for(int i=1; i<=nodenum-1; ++i) //为什么要进行的次数是nodenum-1？
for(int j=1; j<=edgenum; ++j)
relax(edge[j].u, edge[j].v, edge[j].weight);
bool flag = 1;
// 判断是否有负环路(为什么？看上面的解析)
//if在上面未更新nodenum-1次的情况下 会使得dist[edge[i].v] > dist[edge[i].u] + edge[i].weight 因为未更新完全 为什么要nodenum-1次？看解析
for(int i=1; i<=edgenum; ++i)
if(dist[edge[i].v] > dist[edge[i].u] + edge[i].weight)
{
flag = 0;
break;
}
return flag;
}
int main()
{
init();
if(Bellman_Ford())
for(int i = 1 ;i <= nodenum; i++)
cout << dist[i] << endl;
return 0;
}
/*
7 10 1
1 2 4
1 3 5
2 3 5
3 4 6
4 7 10
6 7 1
1 6 8
5 6 3
5 7 1
2 5 1
0
4
5
11
5
8
6
*/
//问题一：
//为什么经过n-1次循环就能得到最短路径？
//问题二：
//第三，遍历途中所有的边（edge（u，v）），判断是否存在这样情况：
//d（v） > d (u) + w(u,v)
//则返回false，表示途中存在从源点可达的权为负的回路。
//为什么存在d（v） > d (u) + w(u,v)就表示途中存在从源点可达的权为负的回路？？
//问题1：
//for(int i=1; i<=nodenum-1; ++i)
//松弛n-1次，即对无闭环回路(n-1条边)分别relax。
//问题2：
//因为d(u)+w(u,v)在w(u,w)是正的情况下，一定大于d(v)。
//补充:
//考虑：为什么要循环V-1次？
//答：因为最短路径肯定是个简单路径，不可能包含回路的，
//如果包含回路，且回路的权值和为正的，那么去掉这个回路，可以得到更短的路径
//如果回路的权值是负的，那么肯定没有解了
//
//图有n个点，又不能有回路
//所以最短路径最多n-1边
//
//又因为每次循环，至少relax一边
//所以最多n-1次就行了
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