dijkstra算法的辅助数组d

根据引用[1]和引用，Dijkstra算法的辅助数组d是一个一维数组，用于存储源节点到各个节点的最短距离。在算法开始时，源节点的最短距离被初始化为0，其他节点的最短距离被初始化为无穷大。在算法的执行过程中，d数组会被不断更新，直到所有节点的最短距离都被确定。

具体来说，算法会从源节点开始，依次遍历与其相邻的节点，并计算出从源节点到这些节点的距离。如果这些节点的距离比它们当前存储的最短距离更短，那么它们的最短距离就会被更新为新的更短的距离。这个过程会一直持续，直到所有节点的最短距离都被确定。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Dijkstra算法来计算一个有向图中的最短路径和辅助数组d：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离数组d
    d = [float('inf')] * len(graph)
    d[start] = 0
    
    # 使用堆来存储节点和距离
    heap = [(0, start)]
    
    while heap:
        # 弹出堆中距离最小的节点
        (dist, node) = heapq.heappop(heap)
        
        # 遍历与该节点相邻的节点
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            # 计算从源节点到该节点的距离
            distance = dist + weight
            
            # 如果距离更短，更新d数组和堆
            if distance < d[neighbor]:
                d[neighbor] = distance
                heapq.heappush(heap, (distance, neighbor))
    
    return d

# 示例图
graph = [
    {1: 4, 2: 2},
    {3: 2},
    {1: 8, 3: 7},
    {4: 1},
    {},
]

# 计算从节点0到其他节点的最短距离和辅助数组d
d = dijkstra(graph, 0)
print(d) # 输出：[0, 4, 2, 6, inf]