在OI中，如何通过PB_DS库的优先队列优化Dijkstra算法，提升路径查找效率？

为了在OI（算法竞赛）中优化Dijkstra算法，我们可以利用PB_DS库提供的优先队列来实现高效的节点处理。Dijkstra算法的核心是不断从候选节点中选取距离起点最近的节点进行扩展，传统实现多使用标准库中的`std::set`或`std::priority_queue`，但PB_DS库中的优先队列在性能上更优，尤其在处理大量数据时。

参考资源链接：[PB_DS库在算法竞赛中的关键数据结构应用](https://wenku.csdn.net/doc/4mh4wj7hwd?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，要了解Dijkstra算法的基本流程：初始化起点的距离为0，其余点为无穷大；使用优先队列维护所有点的当前距离，每次从队列中取出距离最小的点进行处理，更新其相邻节点的距离，并将更新后的节点重新放入队列中。

在PB_DS库中，`gp_hash_table`可以用来存储和更新节点距离，而`priority_queue`结构则用于快速选择下一个处理的节点。以下是一个简化的示例代码段：

#include <ext/pb_ds/assoc容器.hpp> // PB_DS库头文件
#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>

using namespace __gnu_pbds;

typedef pair<long long, int> pli;
typedef priority_queue<pli, vector<pli>, greater<pli>> ppq;
typedef gp_hash_table<int, long long> ght;

int main() {
    // 假设有n个节点，graph为邻接矩阵或邻接表
    int n;
    // 初始化数据结构
    ppq pq;
    ght dist;
    
    // 初始化起点为0，其余为无穷大
    pq.push(make_pair(0, 0)); // 距离，节点
    dist[0] = 0;

    while (!pq.empty()) {
        pli top = ***();
        pq.pop();

        // 当前距离大于已知最短距离时，跳过
        if (top.first > dist[top.second]) continue;

        // 处理当前节点的邻接节点
        for (auto adj : graph[top.second]) {
            int to = adj.first;
            long long newDist = top.first + adj.second;
            // 更新更短的路径
            if (dist.find(to) == dist.end() || newDist < dist[to]) {
                dist[to] = newDist;
                pq.push(make_pair(newDist, to));
            }
        }
    }

    // 输出到达所有节点的最短路径
    for (auto& d : dist) {
        cout << 

参考资源链接：[PB_DS库在算法竞赛中的关键数据结构应用](https://wenku.csdn.net/doc/4mh4wj7hwd?spm=1055.2569.3001.10343)