假设存在100-Vertexes的定向图，例如V_1---> V_2 ---> ... ---> V_100
边的所有权重都是1.我们想用Bellman-Ford算法找到顶点1 (V_1)到其他顶点之间的最短路径。每个步骤中的算法以任意顺序检查所有边缘。如果在一步中V_1到所有其他顶点not changed之间的最短路径（来自先前的值），算法将停止！ the number of steps in this algorithms depends on the order of inspecting edges。
这个算法中的最大步数和最小步数是多少？
a) 100, 10000
b) 2, 100
c) 100, 100
d) 2, 99
任何人都可以形容我为什么选择选项（2）作为这个问题的答案？
答案 0 :(得分：0)
Bellman-Ford算法在Wikipedia给出。
如果选择V_1和V_2，则需要执行两个步骤。如果V_1到V_1不是允许的输入，那么它就不会更好。这可以通过一步完成。
最糟糕的情况是，如果V_1和V_100作为输入：这需要100步才能达到V_100。
问题是：给定可能的输入，最佳情况是什么，以及示例图中边缘之间距离可能发生的最坏情况是什么？
示例：输入为Bellman-Ford(Vertices, Edges, Soucre)
会发生什么？
在此特定示例中，顶点为V_1至V_100，边缘为E_1（从V_1至V_2等），源为V_1。
第1步：从头开始，即我们知道从V_1到V_1的最短路径。
第2步：遵循其中一条边。只有一个边缘，我们称之为E_1。此边缘从V_1到V_2。算法将遵循这一优势。现在，我们现在从V_1到V_2的最短路径沿此边缘迈出一步。 V_1和V_2的步数为2.这是最短的非平凡路径。
现在确定V_1和V_100之间距离的结果。 V_1和V_100之间有99条边，因为E_99从V_99变为V_100。这会采取多少步骤？这个特定的图表可以有更长的路径吗？