單源最短路徑演算法(有向無迴路)

 /// <summary>
    /// 有向無迴路圖中的單源最短路徑演算法
    /// </summary>
    public class DAG_Shortest_Paths
    {
        /// <summary>
        /// 有向無迴路圖中的單源最短路徑
        /// </summary>
        /// <param name="g">有向無迴路圖</param>
        /// <param name="s">源點s</param>
        public void DAGShortestPaths(Graphic g, Node s)
        {
            GraphicSearchAlg theGS = new GraphicSearchAlg();
            //擷取拓撲排序
            var theNodes = theGS.TopoLogicalSort(g);
            SingleSourcePath theSSP = new SingleSourcePath();
            //初始化圖
            theSSP.InitializeGraphic(g, s);
            foreach (Node theNode in theNodes)
            {
                foreach (var theAdjNode in theNode.AdjNodes)
                {
                    //利用鬆弛技術.
                    theSSP.Relax(theAdjNode.Value);
                }
            }
        }
    }

在圖的演算法中，鄰接表表示確實可以改善時間複雜度，但鄰接矩陣表示卻有利於規模計算。兩者如何選擇，需根據實際情況來選擇，後面的最大流等演算法中，可以兩者結合來發揮各自的優勢。