用Java代码实现多阶段决策的最短路径问题，动态规划算法

在Java中，我们可以使用动态规划算法（Dynamic Programming, DP）解决多阶段决策的最短路径问题，例如经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。这里我们先简化为二维图的最短路径问题，然后扩展到决策树的情况。

首先，对于二维图的最短路径问题，如Dijkstra或Floyd-Warshall算法，假设我们有一个邻接矩阵或邻接表表示图。以下是使用Dijkstra算法的示例：

import java.util.*;

class ShortestPath {
    private int[][] graph; // 邻接矩阵

    public int dijkstra(int start) {
        int n = graph.length;
        boolean[] visited = new boolean[n];
        int[] distances = new int[n];
        Arrays.fill(distances, Integer.MAX_VALUE);
        distances[start] = 0;

        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            int u = findMinDistance(distances, visited);
            visited[u] = true;

            for (int v = 0; v < n; v++) {
                if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && distances[u] != Integer.MAX_VALUE &&
                        distances[u] + graph[u][v] < distances[v]) {
                    distances[v] = distances[u] + graph[u][v];
                }
            }
        }

        return distances[graph.length - 1]; // 返回到达终点的最短距离
    }

    private int findMinDistance(int[] distances, boolean[] visited) {
        int minDist = Integer.MAX_VALUE;
        int index = -1;
        for (int i = 0; i < distances.length; i++) {
            if (!visited[i] && distances[i] < minDist) {
                minDist = distances[i];
                index = i;
            }
        }
        return index;
    }
}

// 使用示例
ShortestPath tsp = new ShortestPath();
shortestDistance = tsp.dijkstra(startNode);

如果需要处理决策树的最短路径问题，通常会涉及到搜索算法（如A*搜索），结合每一步的决策节点的成本，动态地调整路径。这超出了纯粹的动态规划范畴，可以参考启发式搜索或博弈论中的搜索策略。