适用范围：给定的图存在负权边，这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地，而Bellman-Ford算法的复杂度又过高，SPFA算法便派上用场了。 我们约定有向加权图G不存在负权回路，即最短路径一定存在。当然，我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序，以判断是否存在负权回路，但这不是我们讨论的重点。

算法思想：我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值，用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法：设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点，优化时每次取出队首结点u，并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的结点v进行松弛操作，如果v点的最短路径估计值有所调整，且v点不在当前的队列中，就将v点放入队尾。这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作，直至队列空为止

 

期望的时间复杂度O(ke)， 其中k为所有顶点进队的平均次数，可以证明k一般小于等于2。

 

实现方法：

　　建立一个队列，初始时队列里只有起始点，再建立一个表格记录起始点到所有点的最短路径（该表格的初始值要赋为极大值，该点到他本身的路径赋为0）。然后执行松弛操作，用队列里有的点作为起始点去刷新到所有点的最短路，如果刷新成功且被刷新点不在队列中则把该点加入到队列最后。重复执行直到队列为空。

判断有无负环：
　　如果某个点进入队列的次数超过N次则存在负环（SPFA无法处理带负环的图）

 

 

 

 

首先建立起始点a到其余各点的
最短路径表格

                                 

首先源点a入队，当队列非空时：
　１、队首元素（a）出队，对以a为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处有b,c,d三个点），此时路径表格状态为：

                                 

在松弛时三个点的最短路径估值变小了，而这些点队列中都没有出现，这些点
需要入队，此时，队列中新入队了三个结点b,c,d

队首元素b点出队，对以b为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处只有e点），此时路径表格状态为：

                                

在最短路径表中，e的最短路径估值也变小了，e在队列中不存在，因此e也要
入队，此时队列中的元素为c，d，e

队首元素c点出队，对以c为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处有e,f两个点），此时路径表格状态为：

                                

在最短路径表中，e，f的最短路径估值变小了，e在队列中存在，f不存在。因此
e不用入队了，f要入队，此时队列中的元素为d，e，f

 队首元素d点出队，对以d为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处只有g这个点），此时路径表格状态为：

 

 

                              

在最短路径表中，g的最短路径估值没有变小（松弛不成功），没有新结点入队，队列中元素为f，g

队首元素f点出队，对以f为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处有d，e，g三个点），此时路径表格状态为：

                               

在最短路径表中，e，g的最短路径估值又变小，队列中无e点，e入队，队列中存在g这个点，g不用入队，此时队列中元素为g，e

队首元素g点出队，对以g为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处只有b点），此时路径表格状态为：

                          

在最短路径表中，b的最短路径估值又变小，队列中无b点，b入队，此时队列中元素为e，b
队首元素e点出队，对以e为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处只有g这个点），此时路径表格状态为：

 

                         

在最短路径表中，g的最短路径估值没变化（松弛不成功），此时队列中元素为b

队首元素b点出队，对以b为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作（此处只有e这个点），此时路径表格状态为：

                        

在最短路径表中，e的最短路径估值没变化（松弛不成功），此时队列为空了

最终a到g的最短路径为１４

 

 

program：

#include<cstdio>
using namespace std;
struct node
{int x;
 int value;
 int next;
};
node e[60000];
int visited[1505],dis[1505],st[1505],queue[1000];
int main()
{
  int n,m,u,v,w,start,h,r,cur;
  freopen("c.in","r",stdin);
  freopen("c.out","w",stdout);
  while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
  {
    for(int i=1;i<=1500;i++)
      {visited[i]=0;
       dis[i]=-1;
       st[i]=-1;  //这个初始化给下边那个while循环带来影响
      }
 
   for(int i=1;i<=m;i++)
      {
       scanf("%d%d%d\n",&u,&v,&w);    
       e[i].x=v;            //记录后继节点    相当于链表中的创建一个节点，并使得数据域先记录
       e[i].value=w;
       e[i].next=st[u];     //记录顶点节点的某一个边表节点的下标，相当于在链表中吧该边表节点的next指针先指向他的后继边表节点
       st[u]=i;                //把该顶点的指针指向边表节点，相当于链表中的插入中，头结点的指针改变
      }
    start=1;
    visited[start]=1;
    dis[start]=0;
    h=0;
    r=1;
    queue[r]=start;
    while(h!=r)
     {

      h=(h+1)%1000;
      cur=queue[h];
      int tmp=st[cur];
      visited[cur]=0;
    

     while(tmp!=-1)
        {
            if (dis[e[tmp].x]<dis[cur]+e[tmp].value)            //改成大于号才对
            {
                   dis[e[tmp].x]=dis[cur]+e[tmp].value;
                    if(visited[e[tmp].x]==0)
                      {

                           visited[e[tmp].x]=1;
                           r=(r+1)%1000;
                            queue[r]=e[tmp].x;
                       }
            }
         tmp=e[tmp].next;     
        }
     }
    printf("%d\n",dis[n]);
  }
  return 0;  
}

 

                     (没有质量，就出数量)  下面一文转载出处：http://blog.csdn.net/morgan_xww/article/details/6279596

/*
SPFA(Shortest Path Faster Algorithm) [图的存储方式为邻接表]
是Bellman-Ford算法的一种队列实现，减少了不必要的冗余计算。
算法大致流程是用一个队列来进行维护。 初始时将源加入队列。 每次从队列中取出一个元素，
并对所有与他相邻的点进行松弛，若某个相邻的点松弛成功，则将其入队。 直到队列为空时算法结束。
它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径，可以处理负边。SPFA 在形式上和BFS非常类似，不同的是BFS中一个点出了队列就不可能重新进入队列，但是SPFA中
一个点可能在出队列之后再次被放入队列，也就是一个点改进过其它的点之后，过了一段时间可能本
身被改进，于是再次用来改进其它的点，这样反复迭代下去。判断有无负环：如果某个点进入队列的次数超过V次则存在负环（SPFA无法处理带负环的图）。SPFA算法有两个优化算法 SLF 和 LLL：
SLF：Small Label First 策略，设要加入的节点是j，队首元素为i，若dist(j)<dist(i)，则将j插入队首，
否则插入队尾。
LLL：Large Label Last 策略，设队首元素为i，队列中所有dist值的平均值为x，若dist(i)>x则将i插入
到队尾，查找下一元素，直到找到某一i使得dist(i)<=x，则将i出对进行松弛操作。
引用网上资料，SLF 可使速度提高 15 ~ 20%；SLF + LLL 可提高约 50%。
在实际的应用中SPFA的算法时间效率不是很稳定，为了避免最坏情况的出现，通常使用效率更加稳定的Dijkstra算法。
*///用数组实现邻接表存储，pnt[i,0]表示与i相邻的结点个数，pnt[i,1...k]存储与i相邻的点
int  pnt[MAXN][MAXN];
int  map[MAXN][MAXN]; //map[i,j]为初始输入的i到j的距离，并且map[i,i]=0;未知的map[i,j]=INF;
int  dis[MAXN];
char vst[MAXN];int SPFA(int n, int s)
{int i, pri, end, p, t;memset(vst, 0, sizeof(vst));for (i=1; i<=n; i++)dis[i] = INF;dis[s] = 0;vst[s] = 1;Q[0] = s; pri = 0; end = 1;while (pri < end){p = Q[pri];for (i=1; i<=pnt[p][0]; i++){t = pnt[p][i];//先释放，释放成功后再判断是否要加入队列if (dis[p]+map[p][t] < dis[t]){dis[t] = dis[p]+map[p][t];if (!vst[t]){Q[end++] = t;vst[t] = 1;}}}vst[p] = 0;pri++;}return 1;
}

正规邻接表存储：
/* ------- 邻接表存储 ----------- */
struct Edge
{int e;  //终点int v;  //边权struct Edge *nxt;
};
struct
{struct Edge *head, *last;
} node[MAXN];
/* -------------------------------- *//*  添加有向边<起点,终点,边权>  */
void add(int s, int e, int v)
{struct Edge *p;p = (struct Edge*)malloc(sizeof(struct Edge));p->e = e;p->v = v;p->nxt = NULL;if (node[s].head == NULL){node[s].head = p;node[s].last = p;}else{node[s].last->nxt = p;node[s].last = p;}
}/*  松弛，成功返回1，否则0  */
int relax(int s, int e, int v)
{if (dis[s]+v < dis[e]){dis[e] = dis[s]+v;return 1;}return 0;
}/*  SPFA有负权回路返回0,否则返回1并且最短路径保存在dis[]  */
int n;
int vst[MAXN], cnt[MAXN];
int Q[MAXN*MAXN];
int SPFA(int s0)
{int i, p, q;struct Edge *pp;memset(vst, 0, sizeof(vst));memset(cnt, 0, sizeof(cnt));for (i=0; i<=n; i++)dis[i] = INF;dis[s0] = 0;Q[0] = s0; p = 0; q = 1;vst[s0] = 1;cnt[s0]++;while (p < q){pp = node[Q[p]].head;while (pp){if (relax(Q[p], pp->e, pp->v) && !vst[pp->e]){Q[q++] = pp->e;vst[pp->e] = 1;cnt[pp->e]++;if (cnt[pp->e] > n) //有负权回路return 0;}pp = pp->nxt;}vst[Q[p]] = 0;p++;}return 1;
}