如下图所示，多段图G=⟨V,E⟩是一个带权有向无环图(wDAG)，其中顶点集可划分为k段，即V={V 1 ​ ,V 2 ​ ,⋯,V k ​ }，对于∀(u,v)∈E, 有u∈V i ​ →v∈V i+1 ​ 为真。特别地，V 1 ​ ={s}, V 1 ​ ={t}，s和t分别为图G的唯一的源点和汇点。多段图问题即求s到t的最短路径。现要求使用动态规划求解该问题。设cost(i,j)是结点j∈V i ​ 到汇点t的最短路径的长度，则有： ⎩ ⎨ ⎧ ​ cost(i,j)= j∈V i ​ p∈V i+1 ​ ⟨j,p⟩∈E ​ min ​ {c(j,p)+cost(i+1,p)},0≤i≤k−2 cost(k,t)=0 ​ 请使用上述动态规划思想，利用「备忘录方法」或者「迭代递推」实现对多段图问题进行编程求解。

以下是使用备忘录方法的Python代码实现：

def shortest_path(G):
    n = len(G)
    INF = float('inf')
    # 初始化备忘录表
    memo = [[INF] * n for _ in range(n)]
    # 初始化最后一段
    for j in range(n):
        if G[n-1][j] is not None:
            memo[n-1][j] = G[n-1][j]
    # 从后往前递推
    for i in range(n-2, -1, -1):
        for j in range(n):
            if G[i][j] is None:
                continue
            for p in range(j+1, n):
                if G[i][p] is not None:
                    memo[i][j] = min(memo[i][j], G[i][j] + memo[i+1][p])
    return memo[0][0]

其中，G是邻接矩阵表示的多段图，n是顶点个数，INF表示正无穷。memo是备忘录表，其中memo[i][j]表示结点j到汇点t的最短路径长度的备忘录值，初始值均为正无穷。从后往前递推，逐步填充备忘录表。最终返回memo[0][0]，即起点s到汇点t的最短路径长度。

注意，此处的邻接矩阵应该是一个二维数组，表示图中每条有向边的权重。如果没有直接给出邻接矩阵，需要先将输入数据转化为邻接矩阵形式。