Floyd和dij算法计算最短路径有什么区别
区别有：1. 适用场景不同；2. 时间复杂度不同；3. 空间复杂度不同；4. 工作原理不同。Floyd算法适用于计算图中所有节点之间的最短路径，不论是否有负权重的边，只要没有负权重回路。Dijkstra算法用于计算单个源节点到其他所有节点的最短路径，不适用于包含负权重的边。
1. 适用场景不同
Floyd算法：适用于计算图中所有节点之间的最短路径，不论是否有负权重的边，只要没有负权重回路。
Dijkstra算法：仅用于计算单个源节点到其他所有节点的最短路径，不适用于包含负权重的边。
2. 时间复杂度不同
Floyd算法：时间复杂度通常为O(n^3)，其中n为节点数。
Dijkstra算法：时间复杂度可以是O((V+E)logV)，其中V为节点数，E为边数。
3. 空间复杂度不同
Floyd算法：空间复杂度为O(n^2)。
Dijkstra算法：空间复杂度也可以优化到O(V + E)。
4. 工作原理不同
Floyd算法：基于动态规划的思想，逐步考虑每个节点作为中间节点，更新所有节点间的最短路径。
Dijkstra算法：采用贪心算法的思想，使用优先队列逐渐找出从源节点到其他所有节点的最短路径。
延伸阅读
数据结构最短路径算法及其应用
最短路径算法研究是计算机科学研究的热门话题，不仅具有重要的理论意义，而且具有重要的实用价值。最短路径问题可以引申为非常快路径问题、最低费用问题等，但它们的核心算法都是最短路径算法。经典的最短路径算法――Dijkstra和Floyd算法是目前最短路径问题采用的理论基础。
最短路径，就是在所有路径中找到一条距离最短的路径，而我们所说的最短路径不仅指地理意义的距离最短，而且可以引申到其他度量，如时间、费用、路线容量。相应地，最短路径问题就成为非常快路径问题，最低费用问题等，所以我们所说的最短路径也可以看做优异路径问题。最短路径问题在交通网络结构的分析，交通运输路线的选择，通讯线路的建造与维护，运输货流的最小成本分析，城市公共交通网络的规划等方面，都有直接应用的价值。
最短路径问题在实际中常用于汽车导航系统及各种应急系统等这些系统，一般要求计算出到出事地点的优异路线的时间应该在1s到3s内，在行车过程中还需要实时计算出车辆前方的行驶路线，这就决定了最短路径问题的实现应该是高效的。经典图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使新的最短路径算法不断涌现。
