以邻接表作存储结构实现求从源点到其余各顶点的最短路径的 Dijkstra 法

好的，我会尽力回答你的问题。

Dijkstra 算法是一种经典的单源最短路径算法，其基本思想是通过贪心策略，逐步确定从源点到各个顶点的最短路径。在以邻接表作为存储结构的图中，Dijkstra 算法的实现过程如下：

1. 初始化：将源点 s 的距离标记为 0，将其余顶点的距离标记为无穷大（表示不可达），并将所有顶点的 visited 标记设为 false。

2. 从未被访问的顶点中选择距离源点最近的顶点 u，将其 visited 标记设为 true。

3. 对于 u 的每个邻接顶点 v，如果 v 的 visited 标记为 false，并且从源点 s 到 v 的距离比当前存储的距离更短，则更新 v 的距离，并将 v 的前驱顶点设置为 u。

4. 重复步骤 2 和 3，直到所有顶点都被访问过或者不存在从源点 s 到剩余顶点的路径。

下面是以 Python 语言实现 Dijkstra 算法的代码：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    distances = {v: float('inf') for v in graph}
    distances[start] = 0
    visited = {start: None}
    heap = [(0, start)]
    
    while heap:
        (dist, current) = heapq.heappop(heap)
        if current not in visited:
            visited[current] = dist
            for neighbor, weight in graph[current].items():
                path = dist + weight
                if neighbor not in distances or path < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = path
                    heapq.heappush(heap, (path, neighbor))
    
    return visited, distances

其中 graph 表示以邻接表形式存储的图，start 表示源点。

该算法使用了优先队列（heapq）来存储未被访问的顶点，并按照距离从小到大排序。visited 字典用于存储已经访问过的顶点和其到源点的距离，distances 字典用于存储每个顶点到源点的最短距离。

希望这个回答可以帮助到你。