🚀 在众多图论算法中，Johnson算法以其独特的优势脱颖而出。它能够有效地解决带有负权重边的最短路径问题，而无需将所有边的权重都转换为正数。🔍
💡 Johnson算法的核心在于首先使用Bellman-Ford算法来重新标定每条边的权重，使得所有的边权重非负。之后，它采用Dijkstra算法来计算从每个顶点到其他所有顶点的最短路径。这两步操作相辅相成，既解决了负权重边的问题，又提高了计算效率。🔄
📊 与Floyd-Warshall算法相比，Johnson算法在处理大规模图时表现更优，尤其是在稀疏图上。它的复杂度为O(V²logV + VE)，其中V是顶点数量，E是边的数量。这意味着对于大型网络，Johnson算法可以显著减少计算时间。⏰
🎯 总之，Johnson算法是一种强大的工具，适用于需要高效处理大规模图数据的应用场景。无论是学术研究还是工业应用，掌握这一算法都将大有裨益。🎓
📚 探索更多关于Johnson算法的细节，你会发现它背后隐藏着许多有趣且实用的知识点。希望这篇简短的介绍能激发你进一步学习的兴趣！🌟