用matlab实现如下最短路径问题的动态规划算法:A到B1距离为2,A到B2距离为5,A到B3距离为1,B1到C1距离为12,B1到C2距离为14,B1到C3距离为10,B2到C1距离为6,B2到C2距离为10,B2到C3距离为4,B3到C1距离为13,B3到C2距离为12,B3到C3距离为11,C1到D1距离为3,C1到D2距离为9,C2到D1距离为6,C2到D2距离为5,C3到D1距离为8,C3到D2距离为10,D1到E距离为5,D2到E距离为2.其中A与B1,B2,B3相连接,B1,B2,B3和C1,C2,C3相连接,C1,C2,C3和D,D2相连接,D1,D2和E相连接,求从A到E的最短距离和最短路径

好的，这是一个经典的最短路径问题，可以用动态规划算法来解决。具体实现步骤如下：

1. 定义一个距离矩阵dist，存储各点之间的距离。矩阵中dist(i,j)表示从点i到点j的距离。
2. 定义一个dp矩阵，存储从起点A到各个点的最短距离。矩阵中dp(i)表示从起点A到点i的最短距离。
3. 初始化dp矩阵，将dp(A)赋值为0，其他点的dp值赋值为无穷大。
4. 逐步更新dp矩阵，直到求出dp(E)为止。更新方式为：对于每个点i，遍历从A到i的所有路径，取其中距离最短的路径，并将其距离加上dp(A)更新dp(i)。
5. 在更新dp矩阵的同时，记录下每个点的前一个节点，以便后续回溯求解最短路径。
6. 回溯求解最短路径，从终点E开始，一直回溯到起点A，输出路径。

具体实现代码如下：