如何改进这个代码来支持并行计算？

为了在C语言中将Dijkstra算法并行化以提高效率，可以考虑使用多线程或多进程技术。一种常见的方法是使用 OpenMP，它是一种标准API，用于编写并行程序，特别是那些易于分解成任务的算法。

首先，在`main()`函数里加上`#pragma omp parallel sections`，这样每个部分都会在一个独立的线程中运行。然后，可以将`while`循环中的更新邻居距离的操作分解到每个section中。例如：

#pragma omp parallel sections
{
    #pragma omp section
    {
        while (!isEmpty(pq)) {
            // ...其他部分保持不变...
        }
    }

    #pragma omp section
    {
        // 更新所有从u可达的顶点的最短距离
        for (v = first(adj_list[u]); v != NULL; v = next(adj_list[u], v)) {
            // 并行处理这部分
        }
    }
}

这样，更新邻居距离的部分会在各个线程上并行执行。

注意，由于OpenMP默认使用静态负载均衡，如果数据分布不均或任务间依赖复杂，性能可能会受到影响。因此，实际应用中可能需要结合任务调度策略（比如动态调度）以及适当的同步机制（如屏障`omp barrier`）来优化。

然而，这种并行化并不总是可行或有益的，因为Dijkstra算法本身的局部性较差，即一个顶点的更新对其他顶点的影响较小。所以，是否真正看到性能提升取决于具体的硬件环境和数据规模。