本篇主要是介绍：图的一些常用的算法。

文章目录

一、图的基本概念
二、图的存储结构
- 1、邻接矩阵
- 2、邻接表
三、图的遍历
- 1、广度优先遍历
- 2、深度优先遍历
四、最小生成树
- 1、Kruskal算法
- 2、Prim算法
五、最短路径
- 1、单源最短路径--Dijkstra算法
- 2、单源最短路径--Bellman-Ford算法
- 3、多源最短路径--Floyd-Warshall算法

一、图的基本概念

图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构：G = (V， E)，其中：

顶点集合V = {x|x属于某个数据对象集}是有穷非空集合； E = {(x,y)|x,y属于V}或者E = {<x, y>|x,y属于V && Path(x, y)}是顶点间关系的有穷集合，也叫做边的集合。 (x, y)表示x到y的一条双向通路，即(x, y)是无方向的；Path(x, y)表示从x到y的一条单向通路，即 Path(x, y)是有方向的。

顶点和边：图中结点称为顶点，第i个顶点记作vi。两个顶点vi和vj相关联称作顶点vi和顶点vj之间

有一条边，图中的第k条边记作ek，ek = (vi，vj)或<vi，vj>。

有向图和无向图：在有向图中，顶点对<x, y>是有序的，顶点对<x，y>称为顶点x到顶点y的一条

边(弧)，<x, y>和<y, x>是两条不同的边，比如下图G3和G4为有向图。在无向图中，顶点对(x, y)

是无序的，顶点对(x,y)称为顶点x和顶点y相关联的一条边，这条边没有特定方向，(x, y)和(y，x)

是同一条边，比如下图G1和G2为无向图。注意：无向边(x, y)等于有向边<x, y>和<y, x>。

完全图：在有n个顶点的无向图中，若有n * (n-1)/2条边，即任意两个顶点之间有且仅有一条边，

则称此图为无向完全图，比如上图G1；在n个顶点的有向图中，若有n * (n-1)条边，即任意两个

顶点之间有且仅有方向相反的边，则称此图为有向完全图，比如上图G4。

邻接顶点：在无向图中G中，若(u, v)是E(G)中的一条边，则称u和v互为邻接顶点，并称边(u,v)依

附于顶点u和v；在有向图G中，若<u, v>是E(G)中的一条边，则称顶点u邻接到v，顶点v邻接自顶

点u，并称边<u, v>与顶点u和顶点v相关联。

顶点的度：顶点v的度是指与它相关联的边的条数，记作deg(v)。在有向图中，顶点的度等于该顶

点的入度与出度之和，其中顶点v的入度是以v为终点的有向边的条数，记作indev(v);顶点v的出度

是以v为起始点的有向边的条数，记作outdev(v)。因此：dev(v) = indev(v) + outdev(v)。

注意：对于无向图，顶点的度等于该顶点的入度和出度，即dev(v) = indev(v) = outdev(v)。

路径：在图G = (V， E)中，若从顶点vi出发有一组边使其可到达顶点vj，则称顶点vi到顶点vj的顶

点序列为从顶点vi到顶点vj的路径。

路径长度：对于不带权的图,一条路径的路径长度是指该路径上的边的条数；对于带权的图，一

条路径的路径长度是指该路径上各个边权值的总和。

简单路径与回路：若路径上各顶点v1，v2，v3，…，vm均不重复，则称这样的路径为简单路

径。若路径上第一个顶点v1和最后一个顶点vm重合，则称这样的路径为回路或环。

子图：设图G = {V, E}和图G1 = {V1，E1}，若V1属于V且E1属于E，则称G1是G的子图。

连通图：在无向图中，若从顶点v1到顶点v2有路径，则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中任

意一对顶点都是连通的，则称此图为连通图。

强连通图：在有向图中，若在每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径，也存在一条从vj

到 vi的路径，则称此图是强连通图。

生成树：一个连通图的最小连通子图称作该图的生成树。有n个顶点的连通图的生成树有n个顶点

和n-1条边。

二、图的存储结构

2.1邻接矩阵

邻接矩阵(二维数组)即是：先用一个数组将定点保存，然后采用矩阵来表示节点与节点之间的关系。

注意：1.无向图的邻接矩阵是对称的，第i行(列)元素之和，就是顶点i的度。有向图的邻接矩阵则不一定是对称的，第i行(列)元素之后就是顶点i 的出(入)度。

2. 如果边带有权值，并且两个节点之间是连通的，上图中的边的关系就用权值代替，如果两个

顶点不通，则使用无穷大代替。

代码如下：

namespace matrix
{
	template<class V, class W, W MAX_W = INT_MAX, bool Direction = false>
	class Graph
	{
		typedef Graph<V, W, MAX_W, Direction> Self;
	public:
		Graph() = default;
		Graph(const V* a, size_t n)
		{
			_vertexs.reserve(n);
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				_vertexs.push_back(a[i]);
				_indexMap[a[i]] = i;
			}

			_matrix.resize(n);
			for (size_t i = 0; i < _matrix.size(); ++i)
			{
				_matrix[i].resize(n, MAX_W);
			}
		}

		size_t GetVertexIndex(const V& v)
		{
			auto it = _indexMap.find(v);
			if (it != _indexMap.end())
			{
				return it->second;
			}
			else
			{
				//assert(false);
				cout << "不存在顶点" << ":" << v << endl;
				throw invalid_argument("顶点不存在");

				return -1;
			}
		}


		void _AddEdge(size_t srci, size_t dsti, const W& w)
		{
			_matrix[srci][dsti] = w;
			// 无向图
			if (Direction == false)
			{
				_matrix[dsti][srci] = w;
			}
		}

		void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);
			size_t dsti = GetVertexIndex(dst);
			_AddEdge(srci, dsti, w);
		}

		void Print()
		{
			// 顶点
			for (size_t i = 0; i < _vertexs.size(); ++i)
			{
				cout << "[" << i << "]" << "->" << _vertexs[i] << endl;
			}
			cout << endl;

			// 矩阵
			// 横下标
			cout << "  ";
			for (size_t i = 0; i < _vertexs.size(); ++i)
			{
				//cout << i << " ";
				printf("%4d", i);
			}
			cout << endl;

			for (size_t i = 0; i < _matrix.size(); ++i)
			{
				cout << i << " "; // 竖下标
				for (size_t j = 0; j < _matrix[i].size(); ++j)
				{
					//cout << _matrix[i][j] << " ";
					if (_matrix[i][j] == MAX_W)
					{
						//cout << "* ";
						printf("%4c", '*');
					}
					else
					{
						//cout << _matrix[i][j] << " ";
						printf("%4d", _matrix[i][j]);
					}
				}
				cout << endl;
			}
			cout << endl;

			for (size_t i = 0; i < _matrix.size(); ++i)
			{
				for (size_t j = 0; j < _matrix[i].size(); ++j)
				{
					if (i < j && _matrix[i][j] != MAX_W)
					{
						cout << _vertexs[i] << "->" << _vertexs[j] << ":" << _matrix[i][j]
<< endl;
					}
				}
			}

		}
	private:
		vector<V> _vertexs;			// 顶点集合
		map<V, int> _indexMap;		// 顶点映射下标
		vector<vector<W>> _matrix;  // 邻接矩阵
	};
}

2.2邻接表

邻接表：使用数组表示顶点的集合，使用链表表示边的关系。

注意：无向图中同一条边在邻接表中出现了两次。如果想知道顶点 vi 的度，只需要知道顶点

vi边链表集合中结点的数目即可。

注意：有向图中每条边在邻接表中只出现一次，与顶点 vi 对应的邻接表所含结点的个数，就

是该顶点的出度，也称出度表，要得到 vi 顶点的入度，必须检测其他所有顶点对应的边链

表，看有多少边顶点的 dst 取值是 i 。

代码如下：

namespace link_table
{
	template<class W>
	struct Edge
	{
		//int _srci;
		int _dsti;  // 目标点的下标
		W _w;		// 权值
		Edge<W>* _next;

		Edge(int dsti, const W& w)
			:_dsti(dsti)
			, _w(w)
			, _next(nullptr)
		{}
	};

	template<class V, class W, bool Direction = false>
	class Graph
	{
		typedef Edge<W> Edge;
	public:
		Graph(const V* a, size_t n)
		{
			_vertexs.reserve(n);
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				_vertexs.push_back(a[i]);
				_indexMap[a[i]] = i;
			}

			_tables.resize(n, nullptr);
		}

		size_t GetVertexIndex(const V& v)
		{
			auto it = _indexMap.find(v);
			if (it != _indexMap.end())
			{
				return it->second;
			}
			else
			{
				//assert(false);
				throw invalid_argument("顶点不存在");

				return -1;
			}
		}

		void AddEdge(const V& src, const V& dst, const W& w)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);
			size_t dsti = GetVertexIndex(dst);

			// 1->2
			Edge* eg = new Edge(dsti, w);
			eg->_next = _tables[srci];
			_tables[srci] = eg;

			// 2->1
			if (Direction == false)
			{
				Edge* eg = new Edge(srci, w);
				eg->_next = _tables[dsti];
				_tables[dsti] = eg;
			}
		}

		void Print()
		{
			// 顶点
			for (size_t i = 0; i < _vertexs.size(); ++i)
			{
				cout << "[" << i << "]" << "->" << _vertexs[i] << endl;
			}
			cout << endl;

			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); ++i)
			{
				cout << _vertexs[i] << "[" << i << "]->";
				Edge* cur = _tables[i];
				while (cur)
				{
					cout << "[" << _vertexs[cur->_dsti] << ":" << cur->_dsti << ":" << cur->_w << "]->";
					cur = cur->_next;
				}
				cout << "nullptr" << endl;
			}
		}

	private:
		vector<V> _vertexs;			// 顶点集合
		map<V, int> _indexMap;		// 顶点映射下标
		vector<Edge*> _tables;		// 邻接表
	};
}

三、图的遍历

3.1图的广度优先遍历

void BFS(const V& src)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);

			// 队列和标记数组
			queue<int> q;
			vector<bool> visited(_vertexs.size(), false);

			q.push(srci);
			visited[srci] = true;
			int levelSize = 1;

			size_t n = _vertexs.size();
			while (!q.empty())
			{
				// 一层一层出
				for (int i = 0; i < levelSize; ++i)
				{
					int front = q.front();
					q.pop();
					cout << front << ":" << _vertexs[front] << " ";
					// 把front顶点的邻接顶点入队列
					for (size_t i = 0; i < n; ++i)
					{
						if (_matrix[front][i] != MAX_W)
						{
							if (visited[i] == false)
							{
								q.push(i);
								visited[i] = true;
							}
						}
					}
				}
				cout << endl;

				levelSize = q.size();
			}

			cout << endl;
		}

3.2图的深度优先遍历

void _DFS(size_t srci, vector<bool>& visited)
		{
			cout << srci << ":" << _vertexs[srci] << endl;
			visited[srci] = true;

			// 找一个srci相邻的没有访问过的点，去往深度遍历
			for (size_t i = 0; i < _vertexs.size(); ++i)
			{
				if (_matrix[srci][i] != MAX_W && visited[i] == false)
				{
					_DFS(i, visited);
				}
			}

		}

		void DFS(const V& src)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);
			vector<bool> visited(_vertexs.size(), false);

			_DFS(srci, visited);
		}

四、最小生成树

连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树

就不在连通；反之，在其中引入任何一条新边，都会形成一条回路。

若连通图由n 个顶点组成，则其生成树必含 n 个顶点和 n-1 条边。因此构造最小生成树的准则有三

条：

1. 只能使用图中的边来构造最小生成树。

2. 只能使用恰好 n-1 条边来连接图中的 n个顶点。

3. 选用的 n-1条边不能构成回路。

构造最小生成树的方法：Kruskal 算法和 Prim 算法。这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略。

贪心算法：是指在问题求解时，总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是

整体最优的的选择，而是某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优

解。

4.1Kruskal（克鲁斯卡尔算法）

任给一个有 n 个顶点的连通网络 N={V,E} ，首先构造一个由这 n 个顶点组成、不含任何边的图 G={V,NULL} ，其中每个顶点自成一个连通分量，其次不断从 E 中取出权值最小的一条边 ( 若有多条任取其一 ) ，若该边的两个顶点来自不同的连通分量，则将此边加入到 G 中。如此重复，直到所有顶点在同一个连通分量上为止。

核心：每次迭代时，选出一条具有最小权值，且两端点不在同一连通分量上的边，加入生成树。

来自算法导论：

W Kruskal(Self& minTree)
		{
			size_t n = _vertexs.size();

			minTree._vertexs = _vertexs;
			minTree._indexMap = _indexMap;
			minTree._matrix.resize(n);
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				minTree._matrix[i].resize(n, MAX_W);
			}

			priority_queue<Edge, vector<Edge>, greater<Edge>> minque;
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				for (size_t j = 0; j < n; ++j)
				{
					if (i < j && _matrix[i][j] != MAX_W)
					{
						minque.push(Edge(i, j, _matrix[i][j]));
					}
				}
			}

			// 选出n-1条边
			int size = 0;
			W totalW = W();
			UnionFindSet ufs(n);
			while (!minque.empty())
			{
				Edge min = minque.top();
				minque.pop();

				if (!ufs.InSet(min._srci, min._dsti))
				{
					//cout << _vertexs[min._srci] << "->" << _vertexs[min._dsti] <<":"<<min._w << endl;
					minTree._AddEdge(min._srci, min._dsti, min._w);
					ufs.Union(min._srci, min._dsti);
					++size;
					totalW += min._w;
				}
				else
				{
					//cout << "构成环：";
					//cout << _vertexs[min._srci] << "->" << _vertexs[min._dsti] << ":" << min._w << endl;
				}
			}

			if (size == n - 1)
			{
				return totalW;
			}
			else
			{
				return W();
			}
		}

4.1Prim（普里姆算法）

来自算法导论：

W Prim(Self& minTree, const W& src)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);
			size_t n = _vertexs.size();

			minTree._vertexs = _vertexs;
			minTree._indexMap = _indexMap;
			minTree._matrix.resize(n);
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				minTree._matrix[i].resize(n, MAX_W);
			}

			vector<bool> X(n, false);
			vector<bool> Y(n, true);
			X[srci] = true;
			Y[srci] = false;

			// 从X->Y集合中连接的边里面选出最小的边
			priority_queue<Edge, vector<Edge>, greater<Edge>> minq;
			// 先把srci连接的边添加到队列中
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				if (_matrix[srci][i] != MAX_W)
				{
					minq.push(Edge(srci, i, _matrix[srci][i]));
				}
			}

			cout << "Prim开始选边" << endl;
			size_t size = 0;
			W totalW = W();
			while (!minq.empty())
			{
				Edge min = minq.top();
				minq.pop();

				// 最小边的目标点也在X集合，则构成环
				if (X[min._dsti])
				{
					//cout << "构成环:";
					//cout << _vertexs[min._srci] << "->" << _vertexs[min._dsti] << ":" << min._w << endl;
				}
				else
				{
					minTree._AddEdge(min._srci, min._dsti, min._w);
					//cout << _vertexs[min._srci] << "->" << _vertexs[min._dsti] << ":" << min._w << endl;
					X[min._dsti] = true;
					Y[min._dsti] = false;
					++size;
					totalW += min._w;
					if (size == n - 1)
						break;

					for (size_t i = 0; i < n; ++i)
					{
						if (_matrix[min._dsti][i] != MAX_W && Y[i])
						{
							minq.push(Edge(min._dsti, i, _matrix[min._dsti][i]));
						}
					}
				}
			}

			if (size == n - 1)
			{
				return totalW;
			}
			else
			{
				return W();
			}
		}

五、最短路径

最短路径问题：从在带权有向图 G 中的某一顶点出发，找出一条通往另一顶点的最短路径，最短也就是沿路径各边的权值总和达到最小。

5.1Dijkstra（迪杰斯特拉算法）

单源最短路径问题：给定一个图G = ( V ， E ) G=(V，E)G=(V，E)，求源结点s ∈ V s∈Vs∈V到图

中每个结点v ∈ V v∈Vv∈V的最短路径。Dijkstra算法就适用于解决带权重的有向图上的单源最短

路径问题，同时算法要求图中所有边的权重非负。一般在求解最短路径的时候都是已知一个起点

和一个终点，所以使用Dijkstra算法求解过后也就得到了所需起点到终点的最短路径。针对一个带权有向图G，将所有结点分为两组S和Q，S是已经确定最短路径的结点集合，在初始时为空（初始时就可以将源节点s放入，毕竟源节点到自己的代价是0），Q 为其余未确定最短路径的结点集合，每次从Q 中找出一个起点到该结点代价最小的结点u ，将u 从Q 中移出，并放入S 中，对u 的每一个相邻结点v 进行松弛操作。松弛即对每一个相邻结点v ，判断源节点s到结点u 的代价与u 到v 的代价之和是否比原来s 到v 的代价更小，若代价比原来小则要将s 到v 的代价更新为s 到u 与u 到v 的代价之和，否则维持原样。如此一直循环直至集合Q 为空，即所有节点都已经查找过一遍并确定了最短路径，至于一些起点到达不了的结点在算法循环后其代价仍为初始设定的值，不发生变化。Dijkstra算法每次都是选择V-S中最小的路径节点来进行更新，并加入S中，所以该算法使用的是贪心策略。

Dijkstra算法存在的问题是不支持图中带负权路径，如果带有负权路径，则可能会找不到一些路

径的最短路径。

		// 顶点个数是N  -> 时间复杂度：O（N^2）空间复杂度：O（N）
		void Dijkstra(const V& src, vector<W>& dist, vector<int>& pPath)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);
			size_t n = _vertexs.size();
			dist.resize(n, MAX_W);
			pPath.resize(n, -1);

			dist[srci] = 0;
			pPath[srci] = srci;

			// 已经确定最短路径的顶点集合
			vector<bool> S(n, false);

			for (size_t j = 0; j < n; ++j)
			{
				// 选最短路径顶点且不在S更新其他路径
				int u = 0;
				W min = MAX_W;
				for (size_t i = 0; i < n; ++i)
				{
					if (S[i] == false && dist[i] < min)
					{
						u = i;
						min = dist[i];
					}
				}

				S[u] = true;
				// 松弛更新u连接顶点v  srci->u + u->v <  srci->v  更新
				for (size_t v = 0; v < n; ++v)
				{
					if (S[v] == false && _matrix[u][v] != MAX_W
						&& dist[u] + _matrix[u][v] < dist[v])
					{
						dist[v] = dist[u] + _matrix[u][v];
						pPath[v] = u;
					}
				}
			}
		}

5.2Bellman-Ford（贝尔曼-福特算法）

Dijkstra算法只能用来解决正权图的单源最短路径问题，但有些题目会出现负权图。这时这个算法

就不能帮助我们解决问题了，而bellman—ford 算法可以解决负权图的单源最短路径问题。它的

优点是可以解决有负权边的单源最短路径问题，而且可以用来判断是否有负权回路。它也有明显

的缺点，它的时间复杂度 O(N*E) (N 是点数， E 是边数 ) 普遍是要高于 Dijkstra 算法 O(N²)的。像这里

如果我们使用邻接矩阵实现，那么遍历所有边的数量的时间复杂度就是O(N^3)，这里也可以看出

来Bellman-Ford就是一种暴力求解更新。

// 时间复杂度：O(N^3) 空间复杂度：O（N）
		bool BellmanFord(const V& src, vector<W>& dist, vector<int>& pPath)
		{
			size_t n = _vertexs.size();
			size_t srci = GetVertexIndex(src);

			// vector<W> dist,记录srci-其他顶点最短路径权值数组
			dist.resize(n, MAX_W);

			// vector<int> pPath 记录srci-其他顶点最短路径父顶点数组
			pPath.resize(n, -1);

			// 先更新srci->srci为缺省值
			dist[srci] = W();

			//cout << "更新边：i->j" << endl;


			// 总体最多更新n轮
			for (size_t k = 0; k < n; ++k)
			{
				// i->j 更新松弛
				bool update = false;
				cout << "更新第:" << k << "轮" << endl;
				for (size_t i = 0; i < n; ++i)
				{
					for (size_t j = 0; j < n; ++j)
					{
						// srci -> i + i ->j
						if (_matrix[i][j] != MAX_W && dist[i] + _matrix[i][j] < dist[j])
						{
							update = true;
							cout << _vertexs[i] << "->" << _vertexs[j] << ":" << _matrix[i][j] << endl;
							dist[j] = dist[i] + _matrix[i][j];
							pPath[j] = i;
						}
					}
				}

				// 如果这个轮次中没有更新出更短路径，那么后续轮次就不需要再走了
				if (update == false)
				{
					break;
				}
			}


			// 还能更新就是带负权回路
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				for (size_t j = 0; j < n; ++j)
				{
					// srci -> i + i ->j
					if (_matrix[i][j] != MAX_W && dist[i] + _matrix[i][j] < dist[j])
					{
						return false;
					}
				}
			}

			return true;
		}

5.3 多源最短路径--Floyd-Warshall（弗洛伊德算法）

Floyd-Warshall 算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法。

Floyd 算法考虑的是一条最短路径的中间节点，即简单路径 p={v1,v2,…,vn} 上除 v1 和 vn 的任意节

点。

设 k 是 p 的一个中间节点，那么从 i 到 j 的最短路径 p 就被分成 i 到 k 和 k 到 j 的两段最短路径 p1 ， p2 。 p1

是从 i 到 k 且中间节点属于 {1 ， 2 ， … ， k-1} 取得的一条最短路径。 p2 是从 k 到 j 且中间节点属于 {1 ，

2 ， … ， k-1} 取得的一条最短路径。

void FloydWarshall(vector<vector<W>>& vvDist, vector<vector<int>>& vvpPath)
		{
			size_t n = _vertexs.size();
			vvDist.resize(n);
			vvpPath.resize(n);

			// 初始化权值和路径矩阵
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				vvDist[i].resize(n, MAX_W);
				vvpPath[i].resize(n, -1);
			}

			// 直接相连的边更新一下
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				for (size_t j = 0; j < n; ++j)
				{
					if (_matrix[i][j] != MAX_W)
					{
						vvDist[i][j] = _matrix[i][j];
						vvpPath[i][j] = i;
					}

					if (i == j)
					{
						vvDist[i][j] = W();
					}
				}
			}

			// abcdef  a {} f ||  b {} c
			// 最短路径的更新i-> {其他顶点} ->j
			for (size_t k = 0; k < n; ++k)
			{
				for (size_t i = 0; i < n; ++i)
				{
					for (size_t j = 0; j < n; ++j)
					{
						// k 作为的中间点尝试去更新i->j的路径
						if (vvDist[i][k] != MAX_W && vvDist[k][j] != MAX_W
							&& vvDist[i][k] + vvDist[k][j] < vvDist[i][j])
						{
							vvDist[i][j] = vvDist[i][k] + vvDist[k][j];

							// 找跟j相连的上一个邻接顶点
							// 如果k->j 直接相连，上一个点就k，vvpPath[k][j]存就是k
							// 如果k->j 没有直接相连，k->...->x->j，vvpPath[k][j]存就是x

							vvpPath[i][j] = vvpPath[k][j];
						}
					}
				}

				// 打印权值和路径矩阵观察数据
				for (size_t i = 0; i < n; ++i)
				{
					for (size_t j = 0; j < n; ++j)
					{
						if (vvDist[i][j] == MAX_W)
						{
							//cout << "*" << " ";
							printf("%3c", '*');
						}
						else
						{
							//cout << vvDist[i][j] << " ";
							printf("%3d", vvDist[i][j]);
						}
					}
					cout << endl;
				}
				cout << endl;

				for (size_t i = 0; i < n; ++i)
				{
					for (size_t j = 0; j < n; ++j)
					{
						//cout << vvParentPath[i][j] << " ";
						printf("%3d", vvpPath[i][j]);
					}
					cout << endl;
				}
				cout << "=================================" << endl;
			}
		}

补充：关于打印最短路径的代码：

void PrintShortPath(const V& src, const vector<W>& dist, const vector<int>& pPath)
		{
			size_t srci = GetVertexIndex(src);
			size_t n = _vertexs.size();
			for (size_t i = 0; i < n; ++i)
			{
				if (i != srci)
				{
					// 找出i顶点的路径
					vector<int> path;
					size_t parenti = i;
					while (parenti != srci)
					{
						path.push_back(parenti);
						parenti = pPath[parenti];
					}
					path.push_back(srci);
					reverse(path.begin(), path.end());

					for (auto index : path)
					{
						cout << _vertexs[index] << "->";
					}
					cout << "权值和：" << dist[i] << endl;
				}
			}
		}