JS使用Dijkstra算法求解最短路徑

/**
 * Dijkstra算法：單源最短路徑
 * 思路：
 * 1. 將頂點分為兩部分：已經知道當前最短路徑的頂點集合Q和無法到達頂點集合R。
 * 2. 定義一個距離數組（distance）記錄源點到各頂點的距離，下標表示頂點，元素值為距離。源點（start）到自身的距離為0，源點無法到達的頂點的距離就是一個大數（比如Infinity）。
 * 3. 以距離數組中值為非Infinity的頂點V為中轉跳點，假設V跳轉至頂點W的距離加上頂點V至源點的距離還小于頂點W至源點的距離，那么就可以更新頂點W至源點的距離。即下面distance[V] + matrix[V][W] < distance[W]，那么distance[W] = distance[V] + matrix[V][W]。
 * 4. 重復上一步驟，即遍歷距離數組，同時無法到達頂點集合R為空。
 *
 * @param matrix 鄰接矩陣，表示圖
 * @param start 起點
 *
 *
 *
 * 如果求全圖各頂點作為源點的全部最短路徑，則遍歷使用Dijkstra算法即可，不過時間復雜度就變成O(n^3)了
 * */
function Dijkstra(matrix, start = 0) {
  const rows = matrix.length,//rows和cols一樣，其實就是頂點個數
    cols = matrix[0].length;
 
  if(rows !== cols || start >= rows) return new Error("鄰接矩陣錯誤或者源點錯誤");
 
  //初始化distance
  const distance = new Array(rows).fill(Infinity);
  distance[start] = 0;
 
  for(let i = 0; i < rows; i++) {
    //達到不了的頂點不能作為中轉跳點
    if(distance[i] < Infinity) {
      for(let j = 0; j < cols; j++) {
        //比如通過比較distance[i] + matrix[i][j]和distance[j]的大小來決定是否更新distance[j]。
        if(matrix[i][j] + distance[i] < distance[j]) {
          distance[j] = matrix[i][j] + distance[i];
        }
      }
      console.log(distance);
    }
  }
  return distance;
}
 
/**
 * 鄰接矩陣
 * 值為頂點與頂點之間邊的權值，0表示無自環，一個大數表示無邊(比如10000)
 * */
const MAX_INTEGER = Infinity;//沒有邊或者有向圖中無法到達
const MIN_INTEGER = 0;//沒有自環
 
const matrix= [
  [MIN_INTEGER, 9, 2, MAX_INTEGER, 6],
  [9, MIN_INTEGER, 3, MAX_INTEGER, MAX_INTEGER],
  [2, 3, MIN_INTEGER, 5, MAX_INTEGER],
  [MAX_INTEGER, MAX_INTEGER, 5, MIN_INTEGER, 1],
  [6, MAX_INTEGER, MAX_INTEGER, 1, MIN_INTEGER]
];
 
 
console.log(Dijkstra(matrix, 0));//[ 0, 5, 2, 7, 6 ]