给定一个有n个顶点（从1到n编号），m条边的有向图，（其中某些边权可能为负，但保证没有负环）。请你使用c语言代码，计算1号点到其他点的最短路。

为了计算有向图中1号节点到其他节点的最短路径，我们可以使用Dijkstra算法，因为题目提到存在负权重的边，所以应该选择Bellman-Ford算法，它能处理带有负权边的图。以下是使用C语言实现Bellman-Ford算法的一个示例：

#include <stdio.h>
#define V 10 // 假设图有10个节点，包括1号节点

// 边的结构体
typedef struct Edge {
    int src, dest, weight;
} Edge;

// 辅助函数用于初始化邻接矩阵
void initializeAdjMatrix(int adj[V][V], int m) {
    for (int i = 0; i < V; i++) {
        for (int j = 0; j < V; j++) {
            adj[i][j] = INT_MAX; // 初始化为无穷大
        }
    }
}

// Bellman-Ford算法的主要部分
void bellmanFord(int graph[V][V], int n, int src) {
    int dist[V]; // 存储距离
    bool negativeCycleDetected = false;

    // 初始化所有节点到源的距离为无穷大，除了源节点自身为0
    for (int i = 0; i < V; i++) {
        if (i == src)
            dist[i] = 0;
        else
            dist[i] = INT_MAX;
    }

    // 进行V-1次迭代，每次更新距离
    for (int i = 0; i < V - 1; i++) {
        for (int u = 0; u < n; u++) {
            for (int v = 0; v < n; v++) {
                if (graph[u][v] != INT_MAX && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {
                    dist[v] = dist[u] + graph[u][v];
                }
            }
        }
    }

    // 检查是否存在负权重循环
    for (int u = 0; u < n; u++) {
        for (int v = 0; v < n; v++) {
            if (graph[u][v] != INT_MAX && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {
                printf("Graph contains a negative cycle.\n");
                negativeCycleDetected = true;
                break;
            }
        }
        if (negativeCycleDetected)
            break;
    }

    // 输出最终的最短路径距离
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("Distance from source %d to vertex %d: %d\n", src, i + 1, dist[i]);
    }
}

int main() {
    int m, u, v, w; // 边的数量和边的具体信息
    scanf("%d%d", &m, &u);
    Edge edges[m];
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        scanf("%d%d%d", &edges[i].src, &edges[i].dest, &edges[i].weight);
    }

    // 根据输入构建邻接矩阵
    int adj[V][V];
    initializeAdjMatrix(adj, m);

    // 将边的信息填充到邻接矩阵中
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        adj[edges[i].src][edges[i].dest] = edges[i].weight;
    }

    bellmanFord(adj, V, u - 1); // 注意这里u减一，因为我们是从0开始计数的
    return 0;
}

在这个代码中，我们首先创建了一个邻接矩阵来存储边的信息，然后调用`bellmanFord`函数，传入邻接矩阵、节点数量以及源节点索引（这里假设1号节点的索引是`u - 1`）。该函数会返回1号节点到其他所有节点的最短距离。