Bellman-Ford算法流程分为三个阶段：
（1） 初始化：将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] ←+∞, d[s] ←0;
（2） 迭代求解：反复对边集E中的每条边进行松弛操作，使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离；（运行|v|-1次）
（3） 检验负权回路：判断边集E中的每一条边的两个端点是否收敛。如果存在未收敛的顶点，则算法返回false，表明问题无解；否则算法返回true，并且从源点可达的顶点v的最短距离保存在 d[v]中。
算法描述如下：
Bellman-Ford(G,w,s) ：boolean //图G ，边集 函数 w ，s为源点
1 for each vertex v ∈ V（G） do //初始化 1阶段
2 d[v] ←+∞
3 d[s] ←0; //1阶段结束
4 for i=1 to |v|-1 do //2阶段开始，双重循环。
5 for each edge（u,v） ∈E(G) do //边集数组要用到，穷举每条边。
6 If d[v]> d[u]+ w(u,v) then //松弛判断
7 d[v]=d[u]+w(u,v) //松弛操作 2阶段结束
8 for each edge（u,v） ∈E(G) do
9 If d[v]> d[u]+ w(u,v) then
10 Exit false
11 Exit true
算法模板（C++）
const int INF = 999999;
const int MAXN = 10005;
typedef struct Node
{
int v;//起点
int u;//终点
int w;
}Node;
Node edge[MAXN];
int dist[MAXN]; //此处要特别注意，bellman-ford算法中不要使用0x7fffffff,为此wa了n次
int edgenum, n;
bool BellmanFord(int s)
{
int i, j;
bool flag = false;
for(i = 1; i <= n; ++i)
{
dist[i] = INF; //其余点的距离设置为无穷
}
dist[s] = 0; //源点的距离设置为0
for(i = 1;i < n; ++i)
{
flag = false; //优化：如果某次迭代中没有任何一个d值改变，尽可以立刻退出迭代而不需要把所有的n-1次迭代都做完
for(j = 0; j < edgenum; ++j)
{
if(dist[edge[j].u] > dist[edge[j].v] + edge[j].w)
{
flag = true;
dist[edge[j].u] = dist[edge[j].v] + edge[j].w;
}
}
if(!flag)
{
break;
}
}
for(i = 0; i < edgenum; ++i)
{
if(dist[edge[i].v] < INF && dist[edge[i].u] > dist[edge[i].v] + edge[i].w)
{
return false;
}
}
return true;
}