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Bellman-Ford是一种基于迭代思想的最短路径算法，采用暴力搜索的方式，而非贪心算法。它的核心思想是通过多次松弛边（即更新最短路径距离）来逐步逼近最短路径的解。在每次迭代中，所有的边都会被检查，如果发现某条边可以通过当前已知的最短路径产生更短的路径，则更新相应的最短路径距离。
Bellman-Ford算法的主要实现思路如下：
数据结构：
head[N]：用于记录每个节点的边的头指针。e[M]、w[M]：分别表示边的目标节点和权重。net[M]：用于存储每条边的起点的头指针。cnt：记录边的数量。dis[N]：存储当前节点到起点的最短路径距离。temp[N]：在每次迭代中存储上一轮的最短路径距离。添加边的功能：
addedge(x, y, z)：添加一条从节点x到节点y的边，权重为z。并更新该节点x的头指针。Bellman-Ford算法核心逻辑：
temp。Bellman-Ford算法虽然不如Dijkstra算法高效，但在某些特殊场景下（如存在负权重边或不确定权重的图）依然是可靠的选择。
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