如何在带权有向图中实现Dijkstra算法以求解单源最短路径？请结合《Dijkstra算法详解与示例》给出实现步骤和代码示例。

在带权有向图中求解单源最短路径，Dijkstra算法提供了一种高效的方法。算法的核心在于贪心策略，即在每一步都选择当前未访问节点中距离源点最近的节点进行访问和路径更新。

参考资源链接：[Dijkstra算法详解与示例](https://wenku.csdn.net/doc/7784q46rvg?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现步骤如下：

1. 初始化：创建一个集合S，包含源节点。同时，创建一个数组dist，用于记录从源节点到每个节点的最短路径长度。初始时，源节点的dist值设为0，其余所有节点的dist值设为无穷大。

2. 迭代过程：重复以下步骤直到集合S包含所有节点。
a. 从不在集合S中的节点中选择一个dist值最小的节点u。
b. 将节点u加入集合S。
c. 更新节点u的所有邻接节点v的dist值。如果通过节点u到达节点v的路径比当前记录的dist[v]更短，则更新dist[v]。

3. 当所有节点都被加入集合S后，算法结束，dist数组中存储的就是从源节点到所有节点的最短路径长度。

以下是一个简单的Python代码示例，用于实现Dijkstra算法：

import sys

def dijkstra(graph, start):
    dist = {vertex: sys.maxsize for vertex in graph}
    dist[start] = 0

    S = set()
    U = set(graph.keys())

    while len(S) < len(graph):
        u = min((dist[node] for node in U if node not in S), key=lambda node: dist[node])
        S.add(u)

        for v, weight in graph[u].items():
            if v in U and dist[u] + weight < dist[v]:
                dist[v] = dist[u] + weight

    return dist

# 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}
}

start_vertex = 'A'
print(dijkstra(graph, start_vertex))

在上述代码中，我们首先初始化了一个字典dist来存储从源节点到其他所有节点的最短路径长度，并将源节点的dist值设置为0，其他节点的dist值设置为无穷大。接着，我们使用一个集合S来记录已经找到最短路径的节点集合。通过不断从不在S中的节点中选出一个dist值最小的节点，并更新其邻接节点的dist值，最终得到所有节点的最短路径长度。

如果你希望更深入地了解Dijkstra算法的理论基础和实现细节，可以参考《Dijkstra算法详解与示例》。该资料以动画形式展示了算法执行过程，对于理解算法的每一步操作非常有帮助。

参考资源链接：[Dijkstra算法详解与示例](https://wenku.csdn.net/doc/7784q46rvg?spm=1055.2569.3001.10343)