单源最短路径算法和多源最短路径算法的区别在于它们解决的问题不同。
单源最短路径算法是指在给定一个起点，计算该起点到图中其他所有顶点的最短路径。其中最著名的算法是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。Dijkstra算法适用于有向图中没有负权边的情况，而Bellman-Ford算法可以处理有负权边的情况。
多源最短路径算法是指计算图中任意两个顶点之间的最短路径。其中最著名的算法是Floyd-Warshall算法。Floyd-Warshall算法通过动态规划的方式计算任意两个顶点之间的最短路径，可以处理有向图和负权边的情况。
总结起来，单源最短路径算法解决的是从一个起点到其他所有顶点的最短路径问题，而多源最短路径算法解决的是任意两个顶点之间的最短路径问题。
贝尔曼-福特算法(Bellman–Ford algorithm )用于计算出起点到各个节点的最短距离，是一种单源最短路径算法，支持存在负权重的情况
这是一道leetcode的中等难度的题目，代码不算复杂，但还是有一点可以记录下来举一反三。
最近在通过《代码随想录》训练关于贪心算法方面的题目，有了一个新的心得体会，在这里摘抄一下，就是，如果一道题目有多个维度，那先不要上来就尝试在多个维度同时做贪心，那大概率会让给自己的思路陷入混乱。
算法学习的路线，个人体验，首先是学习基本的数据结构和算法，通晓每种数据结构适合存储什么类型的信息，然后了解通用的算法思想，比如贪心，双指针，单调栈，回溯等。第三步就是学会抽象，或者说等价，将具体的问题等价为简单的问题，然后用通用的算法去解决。第四步，就是有的算法只存在理论上的可行性，实际由于各种原因，如何去工程上的近似，或者有些问题不存在理论上的解法，只存在工程上的解法。
基本的数据结构，其实就是栈，队列，数组，链表，哈希，树，图之类的，其他的复杂数据结构都是再基本数据结构基础上组合出来的，比如跳表。
这次我们就从几个贪心算法体验问题等价能够带来的问题简化。
最近在尝试做一个文字转语音的功能，使用第三方的接口进行文字转语音，接口传入文字，返回音频文件，然后自动播放，这个流程在PC运行正常的，但是到了手机端，发现没有效果，因为手机端的浏览器默认不需要audio自动播放，需要明显的用户操作，比如点击才可以。
状态驱动是编程时的一种很重要的算法思想，能够帮助我们梳理和解决很多的问题，可以说很多的计算机算法，做的事情都是将程序从一个状态转移成为另一个状态。
最近需要实现一个状态机，一开始没当回事，后来写着写着，发现其中的状态管理和变化需要被仔细设计才能保证没有问题，今天就简单记录其中一版。
本次博客正式进入源码的解析部分，我们主要分析源码中的以下几个部分：
我们在迁移到vite的时候，可能会遇到一个情况，就是旧的项目中如果采用webpack，可能会将css文件直接当作css moudle去使用，但是这一点在vite中是不支持的，想要当作css module去引入，就必须以module.css作为扩展名，在研究了以下vite的源码之后，我们可以通过插件来实现这个无缝切换，并且实现css的热更新。