نظرًا لأن السلوك المقارب للتنفيذ الساذج لخوارزمية Dijkstra هو: & nbsp؛
\ (O (n ^ 2 + m) \) ، فكلما زاد عدد الرؤوس ، سرعة العمل تصبح غير مرضية.
& nbsp؛ يمكن استخدام هياكل البيانات المختلفة للتحسين: & nbsp؛ Fibonacci heaps،
set مجموعات أو قائمة انتظار ذات أولوية & nbsp؛
priority_queue. & nbsp؛
ضع في اعتبارك مثالًا باستخدام
set ، ونتيجة لذلك ، فإن المقاربات النهائية هي: & nbsp؛
\ (O (n log (m)) \) ،
التفاصيل .