🤖 AI 最佳解析 — Dijkstra 路徑推導
按下「✨ 請 AI 解析」取得這張地圖的 Dijkstra 最佳解說明…
⚔️ BFS vs Dijkstra 路徑對比
🌊 BFS — 廣度優先 (格數最少，忽略路況)
格數: 0
時間: 0
🚴 Dijkstra — 加權最短路 (時間最短)
格數: 0
時間: 0
🚴 外送神隊友：Dijkstra 演算法教學說明

🎯 遊戲目標

你是外送平台導航工程師。從 🍱 餐廳出發，規劃最短「時間」路徑送達 🏠 客戶。路況不同，通過成本也不同！

🟢 綠色街道（成本 1）

路況順暢，快速通過！

🟡 黃色街道（成本 5）

車流較多，行進緩慢。

🔴 紅色街道（成本 15）

嚴重塞車！建議繞道。

⚙️ 施工路段（成本 ∞）

完全封路，無法通行（等同牆壁）。

🧮 Dijkstra 核心概念：鬆弛（Relaxation）

初始化：起點時間=0，其餘=∞
優先佇列：每次挑選「目前累計時間最短」的格子處理
鬆弛：若「目前時間 + 路段成本 < 鄰居原記錄」→ 更新鄰居
結果：找到真正「時間最短」的路徑，而非「格數最少」！

💡 積木使用說明

🚴 初始化 Dijkstra：設定起點，所有格距離設為 ∞
🔍 Dijkstra 展開鄰居：對目前格做鬆弛運算，加入優先佇列
📤 取出最短距離格：從優先佇列取出時間最小的格（模擬 Priority Queue）
📊 取得通行成本：回傳目前格的路段成本（1/5/15）
📏 目前格已知最短時間：回傳 dist[] 陣列中目前格的值
⚔️ 對比模式：同步執行 BFS 和 Dijkstra，對比「格數最短」vs「時間最短」

📞 聯絡資訊

張世杰老師

授權與教學合作：teachthinking@gmail.com

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速度 50
📊 外送狀態
⏱️ 累計時間
0
👣 格數步數
0
📦 優先佇列
0
👁️ 已探索
0
綠色(1)
黃色(5)
紅色(15)
封路(∞)
已探索
最短路徑
🔢 優先佇列監視器 (PRIORITY QUEUE — 最小堆)
（空）
⚙️ Dijkstra 演算法原理
🔢 優先佇列（Priority Queue）：每次取出累計時間最小的格子。
✂️ 鬆弛（Relaxation）：若新路徑更短則更新距離表 dist[]。
✅ 保證找到「時間最短」路徑（不一定是格數最少！）
📟 執行紀錄
> 系統就緒... 選擇關卡後按 ▶ 啟動！