单源最短路
Dijkstra（不存在负权边）
基本思路：
初始化：dist[i]表示第i个数到起点的距离，因此初始化dist[1] = 0 ,其他dist初始化为无穷（方便求最小值）
遍历所有点，将集合外dist最小的点添加入集合中（集合是已经确认是最短路径集合）
然后用该点更新其他点的dist
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最短路1：
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/918/ -
最短路2：（Dijkstra的堆优化）
思路： 对寻找集合外dist最小的点进行堆优化
维护一个堆，从堆顶提取出最小值（小根堆），若该点不在集合中，则用该点更新它所连接的点，将更新的点加入堆中
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/919/
<< 优先队列 >>
* 升序队列
`priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q;`
* 降序队列
`priority_queue <int,vector<int>,less<int> >q;`
bellman-ford
特征：存在负权边
基本思路：
初始化：dist[i]表示第i个数到起点的距离，因此初始化dist[1] = 0 ,其他dist初始化为无穷（方便求最小值）
在限制边数中 遍历所有边，对终点（有向图）的dist进行更新 // 由于对边进行遍历可以采用结构体存储
注意！！ 要在对边的遍历前进行备份，避免用当前循环更新后的新边dist更新当前为更新的边导致串联
最后的判断中，由于存在有限跳负权边，因此不能到达的dist未必等于0x3f3f3f3f，因此可以用其一半进行判断
- 最短路：有边数限制的带负权边的最短路（只能用bellman-ford算法）
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/922/
spfa （要求图中不含有负环）
特征：存在负权边
基本思路：
spfa算法也可以代替dijkstra算法解决正权边问题，而其本身也类似堆优化后的dijkstra算法
思路：从bellman_ford算法出发，在对终点的dist进行更新时，只有当起点变小终点才会可能发生变化
因此spfa算法优化该过程，用维护一个队列，只要有点的dist变小就放入队列
每次循环将队列中的数拿出来对其终点进行更新，若产生更新就将更新点加入队列
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最短路：
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/920/ -
判断是否有负环
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/921/
