Изменения

'''for''' <tex>i \in V</tex>

v = ''null''

'''if''' !used[j] '''and''' (v == ''null'' '''or''' d[j] < d[v])

v = j

|proof=

Докажем по индукции, что в момент посещения любой вершины <tex>u</tex>, <tex>d(u) = \rho(s, u)</tex>.

* Пусть для <tex>n</tex> первых шагов алгоритм сработал верно и на <tex>n + 1</tex> шагу выбрана вершина <tex>u</tex>. Докажем, что в этот момент <tex>d(u) = \rho(s, u)</tex>. Для начала отметим, что для любой вершины <tex>v</tex>, всегда выполняется <tex>d(v) \geqslant \rho(s, v)</tex> (алгоритм не может найти путь короче, чем кратчайший из всех существующих). Пусть <tex>P</tex> — кратчайший путь из <tex>s</tex> в <tex>u</tex>, <tex>v</tex> {{---}} первая непосещённая вершина на <tex>P</tex>, <tex>z</tex> {{---}} предшествующая ей (следовательно, посещённая). Поскольку путь <tex>P</tex> кратчайший, его часть, ведущая из <tex>s</tex> через <tex>z</tex> в <tex>v</tex>, тоже кратчайшая, следовательно <tex>\rho(s, v) = \rho(s, z) + w(zv)</tex>. По предположению индукции, в момент посещения вершины <tex>z</tex> выполнялось <tex>d(z) = \rho(s, z)</tex>, следовательно, вершина <tex>v</tex> тогда получила метку не больше чем <tex>d(z) + w(zv) = \rho(s, z) + w(zv) = \rho(s, v)</tex>, следовательно, <tex>d(v) = \rho(s, v)</tex>. С другой стороны, поскольку сейчас мы выбрали вершину <tex>u</tex>, её метка минимальна среди непосещённых, то есть <tex>d(u) \leqslant d(v) = \rho(s, v) \leqslant \rho(s, u)</tex>, где второе неравенсто верно из-за ранее упомянутого определения вершины <tex>v</tex> в качестве первой непосещённой вершины на <tex>P</tex>, то есть вес пути до промежуточной вершины не превосходит веса пути до конечной вершины вследствие неотрицательности весовой функции. Комбинируя это с <tex>d(u) \geqslant \rho(s, u)</tex>, имеем <tex>d(u) = \rho(s, u)</tex>, что и требовалось доказать.