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| floyd （弗洛伊德算法） | Dijkstra（迪杰斯特拉算法） | bellman-ford（贝尔曼夫德算法） | spfa | |
| 空间复杂度 | O（N²） | O（M） | O（M） | O（M） |
| 时间复杂度 | O（N³） | O（（m+n）logN） | O（MN） | 最坏也是O（NM） |
| 适用情况 | 稠密图和顶点关系密切 | 稠密图和顶点关系密切 | 稀疏图和边关系密切 | 稀疏图和边关系密切 |
| 负权 | 可以 | 不能 | 可以 | 可以 |
| 有负权边时可否处理 | 可以 | 不能 | 可以 | 可以 |
| 判断是否存在负权回路 | 不能 | 不能 | 可以 | 可以 |
其中N表示点数，M表示边数
Floyd 算法虽然总体上时间复杂度较高，但可以处理带负权边的图（但不能有负权回路），并且均摊到每一点对上，在所有的算法中还是属于比较优秀的算法。另外，floyd算法较小的编码复杂度也是一大优势，所以，如果要求的是所有点对间的最短路径，或者如果数据范围较小，则floyd算法比较合适。
Dijkstra算法最大的弊端就是他无法处理带有负权边以及负权回路的图，但是Dijkstra算法具有良好的可扩展性，扩展后可以适应很多问题。另外用堆优化的Dijkstra算法的时间复杂度可以达到O（M log N）。当边有负权，甚至存在负权回路时，需要使用Bellman-ford 算法或者队列优化的Bellman-ford算法，因此我们选择最短路径法时，根据实际的需求和每一种算法的特性，选择合适的算法来使用。