股票经纪人要在一群人中散布一个传言，传言只在认识的人中间传递。题目中给出了人与人的认识关系以及传言在某两个认识的人中传递所需的时间。编写程序求出以哪个人为起点可以在耗时最短的情况下让所有人收到消息。

这是一个经典的图论问题，可以使用 Dijkstra 算法来解决。

首先，我们可以把每个人看做图中的一个节点，每个认识关系看做一条边，边的权重为传递传言所需的时间。然后，我们可以以每个人为起点运行 Dijkstra 算法，计算从该起点到其他所有节点的最短路径长度之和。最后，选择使得这个最短路径长度之和最小的起点作为答案。

下面是 Python 代码实现：

import heapq

INF = float('inf')

def dijkstra(graph, start):
    """
    使用 Dijkstra 算法计算从 start 到所有节点的最短路径长度。
    """
    dist = {node: INF for node in graph}
    dist[start] = 0
    heap = [(0, start)]  # 用一个堆来存储待处理的节点
    while heap:
        (d, node) = heapq.heappop(heap)
        if d > dist[node]:
            continue
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            new_dist = dist[node] + weight
            if new_dist < dist[neighbor]:
                dist[neighbor] = new_dist
                heapq.heappush(heap, (new_dist, neighbor))
    return dist

def find_best_start(graph):
    """
    找到最优的起点。
    """
    best_start = None
    best_total_dist = INF
    for start in graph:
        dist = dijkstra(graph, start)
        total_dist = sum(dist.values())
        if total_dist < best_total_dist:
            best_start = start
            best_total_dist = total_dist
    return best_start

# 示例数据
graph = {
    'A': {'B': 5, 'C': 8},
    'B': {'A': 5, 'D': 3},
    'C': {'A': 8, 'D': 2},
    'D': {'B': 3, 'C': 2, 'E': 6},
    'E': {'D': 6},
}

best_start = find_best_start(graph)
print("最优的起点是：", best_start)

在上面的示例中，我们使用了一个字典来表示图，其中每个键表示一个节点，值是一个字典，表示该节点与其他节点之间的边以及对应的权重。例如，`graph['A']['B']` 表示从节点 A 到节点 B 的边的权重。我们还定义了一个常量 `INF` 来表示无穷大，用于表示两个节点之间没有边的情况。在 `dijkstra` 函数中，我们首先初始化所有节点的最短路径长度为无穷大，然后将起点的最短路径长度设为0，并将其加入堆中。接着，每次从堆中取出最小距离的节点，遍历它的所有邻居节点，并尝试通过这个节点更新邻居节点的最短路径长度。最后，我们返回以起点为起点的所有最短路径长度。在 `find_best_start` 函数中，我们遍历所有节点，以每个节点为起点运行 Dijkstra 算法，并计算所有节点的最短路径长度之和。最后，我们返回最短路径长度之和最小的起点。