多段图求s到t的一条长度最短的路径问题伪代码

在求解多段图中从顶点s到顶点t的最短路径问题时，可以使用Dijkstra算法（一种贪心算法），尽管原始Dijkstra算法假设图是加权无向图，但我们可以通过一些调整使其适用于有向图或多段图。以下是简化版的Dijkstra算法伪代码：

// 定义图的邻接矩阵或邻接表
function dijkstra(graph, start, end):
    // 初始化距离数组 distance 和标记数组 visited
    distance[start] = 0
    for each vertex in graph.vertices:
        distance[vertex] = infinity // 如果不是起始节点，默认无限大
        visited[vertex] = False

    // 设置当前最小距离节点为start
    current = start
    while not visited[end]:
        // 更新已访问节点的最短距离
        for neighbor in graph.neighbors_of(current):
            if graph.has_weighted_edge(current, neighbor) and 
                distance[neighbor] > distance[current] + graph.weight(current, neighbor):
                distance[neighbor] = distance[current] + graph.weight(current, neighbor)
        
        // 找到未访问且相邻节点中有更短路径的节点作为新的current
        min_distance_neighbor = None
        for unvisited_neighbor in graph.get_unvisited_neighbors():
            if min_distance_neighbor is None or distance[unvisited_neighbor] < distance[min_distance_neighbor]:
                min_distance_neighbor = unvisited_neighbor
        
        // 标记当前节点已完成处理
        visited[current] = True
        current = min_distance_neighbor // 更新current为下一个待处理节点

    return distance[end]