dijkstra算法为什么不能计算负权重？

  这几天在看迪杰斯特拉算法（dijkstra算法）的时候，了解到这个算法不能够计算负权重，这让我很纳闷？？？为什么呢？？？下面我按照我理解的解释一番，若有错误希望阅读者能够评论指出，不胜感激。

我们看上图，求A到其他节点的最短路径：
  首先得出A -> B = 1，A -> C = 0，A -> D = 99，然后将A被标记访问过。
接着找B到其他节点的距离，看看能不能更新上述节点间距离或者找到其他新节点。找到一个B -> C = 1，A -> B + B -> C = 2 > A -> C = 0，所以不予更新A -> C的节点距离，此时将B被标记访问过。
  再接着找C到其他节点的距离，发现C那个节点也到不了，也没有发现新节点，此时将C被标记访问过。
  再接着重点就来了，D -> B = -300，保证了A -> D + D -> B = -201 < A -> B = 1，则更新A -> B = -201，此时将D被标记访问过。
  但是，我们明显可以看出，A -> D + D -> B + B -> C = -200 < A -> C = 0，也就是说应该更新A -> C = -200，但是再进行D的操作前，A，B，C三个节点已经被标记访问过。此时无法访问了啊。
  这就是它无法计算负权重的原因，但并不是这个算法在所有包含负权重的图都无法正确计算。然后既然dijkstra算法计算负权重是有问题的，有什么算法来解决嘛？怎么解决的呢？

首先有一个解决算法——Bellman-ford算法，我们可以看下面这篇博客了解它的处理步骤。
Bellman-ford算法详解——负权环分析
  按照Bellman-ford算法的步骤，我们先初始化节点A到本身和其他节点的距离为dis[0, inf,inf,inf]，然后再保存所有边的权值以及边的两个节点（A -> B = 1，A -> C = 0，A -> D = 99，D -> B = -300，B -> C = 1），接着双重循环（一会解释为什么要双循环）。
  1.第一条边A -> B = 1，判断dis[B] > dis[A] + A -> B => inf > 0 + 1 => true , 则更新dis[0, 1,inf,inf]；
  2.第二条边A -> C = 0，判断dis[C] > dis[A] + A -> C => inf > 0 + 0 => true ,则更新dis[0, 1,0,inf]；
  3.第三条边A -> D = 99，判断dis[D] > dis[A] + A -> D => inf > 0 + 99 => true ,则更新dis[0, 1,0,99]；
  4.第四条边D -> B = -300，判断dis[B] > dis[D] + D -> B => 1 > 99 + (-300) => true ,则更新dis[0, -201,0,99]；
  5.第四条边B -> C = -300，判断dis[C] > dis[B] + B -> C => 0 > -201 + 1 => true ,则更新dis[0, -201,-200,99]；
  此时按照人工判断已经是最短路径了，不需要最外层的循环了，但是为什么还要最外层循环呢？最里层的循环我们已经知道了，是遍历边！！！，最外层的循环其实也是遍历边，为什么？你想一想经过最里层的遍历边后，边的权值路径是不是都更新了？万一其他边还可以基于上次更新的边再次更新呢？最外层的循环就是为了处理这个情况。
  外层循环只节点数-1次，因为最短路径就算包括所有顶点（这些顶点肯定是不重复的），那么边最多也就有节点数–1个。而外层循环在算法中的含义就是，每执行一次外层循环，那么便最短路径的边的个数加1，所以外层循环只节点数-1次。
  内层循环待表的是总边数。
这种算法有什么缺点或者优化吗？
  缺点：不可以出现负权环。
  这是为什么呢？举个例子

  1.第一次遍历后，点C的值变为5，点B的值变为8，这时，注意权重为-10的边，这条边的存在，导致点A的值变为－2。（8＋－10＝－2）。
  2.第二次遍历后，点C的值变为3，点B变为6，点A变为－4。
  …
  正是因为有一条负边在回路中，导致每次遍历后，各个点的值不断变小。而且这是无限循环的。
  优化：正如我们第一个例子，在循环一次就已经确定了最短路径，但是按照原算法还要继续进行循环下去，这是无用功呢，于是可以在循环中设置判定，在某次循环不再进行松弛时，直接退出循环，进行负权环判定。
如果文中我的理解有偏差或者错误，请阅读者评论指出，不胜感激。