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Dijkstra算法是一种用于寻找图中单源最短路径的算法。

它适用于没有负权重边的图。

以下是算法的基本步骤： 1. 初始化：创建一个距离数组，其中每个节点的距离设置为无穷大，除了源节点，其距离设置为0。

创建一个优先队列，用于存储未访问的节点。

2. 从优先队列中选择具有最小距离的节点，并标记为已访问。

3. 对于该节点的所有未访问邻居，检查从源节点到邻居节点的距离。

如果找到更短的路径，更新优先队列中的邻居节点，并将它们标记为已访问。

4. 重复步骤2和3，直到优先队列为空。

以下是Dijkstra算法的Python实现示例： ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('infinity') for node in graph} # 初始化距离数组 distances[start] = 0 # 源节点到自身的距离为0 queue = [(0, start)] # 优先队列，包含距离和节点 while queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(queue) # 弹出最小距离的节点 if current_distance > distances[current_node]: # 如果当前距离大于已记录的距离，跳过 continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): # 对于当前节点的所有邻居 distance = current_distance + weight # 计算从当前节点到邻居节点的距离 if distance < distances[neighbor]: # 如果找到更短的路径，更新距离数组和优先队列 distances[neighbor] = distance heapq.heappush(queue, (distance, neighbor)) return distances # 返回距离数组，其中包含从源节点到所有其他节点的最短距离 ``` 请注意，此实现假定图中的权重是非负的。

对于包含负权重边的图，您需要使用其他算法，如贝尔曼-福特算法。

另外，请注意该代码可能无法处理所有边缘情况或错误情况，需要根据具体需求进行调整和优化。

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