动态规划最短路径问题代码

动态规划最短路径问题的代码可以按照以下步骤进行实现：

1. 创建一个二维数组dist，用于存储每个节点到目标节点的最短路径长度。初始时将所有元素设置为无穷大（表示不可达）。

2. 将目标节点的最短路径长度设置为0，表示目标节点到自身的距离为0。

3. 从起始节点开始，按照拓扑排序的顺序遍历所有节点。

4. 对于当前节点v，遍历其所有邻接节点u，更新其最短路径长度。如果经过节点v到达节点u的路径长度小于dist[u]，则更新dist[u]为更小的值。

5. 继续遍历下一个节点，直到遍历完所有节点。

6. 最后，dist数组中存储的就是起始节点到其他所有节点的最短路径长度。

下面是代码示例（假设图的节点和边信息已经存储在graph中）：

def shortest_path(graph, start, end):
    # 创建dist数组并初始化为无穷大
    dist = [float('inf')] * len(graph)
    
    # 将目标节点的最短路径长度设置为0
    dist[end] = 0
    
    # 按照拓扑排序的顺序遍历所有节点
    for node in topological_sort(graph):
        # 遍历当前节点的邻接节点
        for neighbor in graph[node]:
            # 更新最短路径长度
            if dist[neighbor] > dist[node] + graph[node][neighbor]:
                dist[neighbor] = dist[node] + graph[node][neighbor]
    
    return dist[start]

请注意，上述代码中的topological_sort函数需要根据具体的图结构实现，用于返回拓扑排序的节点序列。