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```mermaid

flowchart LR
    A(a) -->|6| B(b)
    B -->|2| D(d)
    B -->|4|C(c)
    A -->|7| C(c)
    C -->|10| D(d)
    C -->|1| E(e)
    D -->|3| E(e)

```

算法执行过程

1. 初始路径：[A]，u=A

2. 选择min(A→B=6, A→C=7)，加入B

3. 路径：[A→B]，u=B

4. 选择min(B→D=2, B→C=4)，加入D

5. 路径：[A→B→D]，u=D

6. 加入E（D→E=3）

7. 最终路径：[A→B→D→E]，总权重=6+2+3=11

总流程如下图

局部最优，但未必是全局最优，实际上存在这一条最短路径，总权重=7+1=8

算法缺陷

1. 局部最优≠全局最优：贪心选择时未考虑后续路径影响

2. 缺乏回溯机制：无法撤销已做的局部选择

3. 路径依赖问题：早期选择会限制后续选择空间

Dijkstra算法通过：

1. 维护所有候选路径的当前最短距离

2. 每次选择全局最近的未处理顶点

3. 动态更新邻接顶点的距离估计

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