在加权无向图中，如何实现Dijkstra算法以计算最短路径？请结合代码示例详细说明。

Dijkstra算法是计算机科学中解决单源最短路径问题的经典算法之一。当面对一个加权无向图时，Dijkstra算法可以帮助我们找到从起点到其他所有节点的最短路径。算法的核心思想是每次选取当前已知最短路径中距离起点最近的节点，并更新其邻居节点的最短路径估计值。为了实现Dijkstra算法，你需要理解其基本原理，并熟悉相关的数据结构，比如优先队列（通常使用最小堆实现）。

参考资源链接：[经典算法全解析：A*至红黑树，深度剖析与实现](https://wenku.csdn.net/doc/648d0ac19aecc961cbf9aef6?spm=1055.2569.3001.10343)

下面是使用Python语言实现Dijkstra算法的示例代码：

    import heapq

    def dijkstra(graph, start):
        # 初始化距离表，所有节点距离都设置为无穷大
        distances = {vertex: float('infinity') for vertex in graph}
        # 起点到起点的距离为0
        distances[start] = 0
        # 优先队列用于选出当前距离最小的节点
        priority_queue = [(0, start)]

        while priority_queue:
            # 选出队列中距离最小的节点
            current_distance, current_vertex = heapq.heappop(priority_queue)

            # 如果这个节点的当前距离已经大于距离表中记录的距离，则跳过
            if current_distance > distances[current_vertex]:
                continue

            # 遍历当前节点的邻居
            for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():
                distance = current_distance + weight

                # 如果计算出的距离小于之前记录的距离，则更新并加入优先队列
                if distance < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = distance
                    heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

        return distances

    # 示例图
    graph = {
        'A': {'B': 1, 'C': 4},
        'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
        'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
        'D': {'B': 5, 'C': 1}
    }

    print(dijkstra(graph, 'A'))

在上述代码中，我们首先创建了一个字典来表示图，其中键是节点，值是另一个字典，记录了与该节点相邻的节点及其边的权重。然后，我们初始化了一个距离表来存储从起点到每个节点的最短路径长度，并将起点到自己的距离设置为0。我们还创建了一个优先队列，用于按照路径长度排序选择下一个节点。

在算法的主循环中，我们不断从优先队列中弹出当前路径最短的节点，并更新其邻居节点的距离。最后，当我们处理完所有节点后，距离表中就记录了从起点到每个节点的最短路径长度。

对于想要深入理解Dijkstra算法及其应用的读者，建议参考《经典算法全解析：A*至红黑树，深度剖析与实现》一书。此书不仅详细解释了Dijkstra算法的理论基础，还提供了丰富的编程实践示例，帮助读者在实际项目中有效地应用该算法。

参考资源链接：[经典算法全解析：A*至红黑树，深度剖析与实现](https://wenku.csdn.net/doc/648d0ac19aecc961cbf9aef6?spm=1055.2569.3001.10343)