迷宫中有八个节点，从起点依次到这八个节点再到终点的最短路径Dijkstra算法用Python实现

好的，下面是用 Python 实现 Dijkstra 算法求解迷宫中八个节点的最短路径的代码：

import heapq

def dijkstra(start, end, graph):
    # 初始化起点的距离为0，其他节点的距离为无穷大
    dist = {node: float('inf') for node in graph}
    dist[start] = 0
    
    # 使用堆来存储所有的未访问节点和它们的距离
    heap = []
    heapq.heappush(heap, (0, start))
    
    while heap:
        (curr_dist, curr_node) = heapq.heappop(heap)
        
        # 如果当前节点已经被访问过了，则跳过
        if curr_dist > dist[curr_node]:
            continue
        
        # 遍历当前节点的邻居，并更新它们的距离
        for neighbor, weight in graph[curr_node].items():
            distance = curr_dist + weight
            
            if distance < dist[neighbor]:
                dist[neighbor] = distance
                heapq.heappush(heap, (distance, neighbor))
    
    # 返回起点到终点的最短距离
    return dist[end]

# 定义迷宫的节点
nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'End']

# 定义迷宫的邻接矩阵
graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 1},
    'B': {'A': 2, 'D': 2},
    'C': {'A': 1, 'F': 4},
    'D': {'B': 2, 'E': 3},
    'E': {'D': 3, 'G': 1},
    'F': {'C': 4, 'H': 3},
    'G': {'E': 1, 'H': 2},
    'H': {'F': 3, 'G': 2, 'End': 1},
    'End': {'H': 1},
}

# 计算起点到终点的最短距离
start = 'A'
end = 'End'
shortest_distance = dijkstra(start, end, graph)

# 输出结果
print(f"The shortest distance from {start} to {end} is {shortest_distance}.")

在上面的代码中，我们定义了一个 `dijkstra` 函数，它接受起点、终点和邻接矩阵作为输入，并返回起点到终点的最短距离。该函数的实现过程与 Dijkstra 算法的伪代码非常相似。

然后，我们定义了迷宫的节点和邻接矩阵，并将它们作为参数传递给 `dijkstra` 函数。最后，我们输出起点到终点的最短距离。

希望这个例子能对你有所帮助！