给一个n(1 ≤ n ≤ 2500) 个点 m(1 ≤ m ≤ 6200) 条边的无向图，求 s 到 t 的最短路。 输入格式: 第一行四个由空格隔开的整数 n、m、s、t。 之后的 m 行，每行三个正整数 s i ​ 、t i ​ 、w i ​ (1≤w i ​ ≤10 9 )，表示一条从s i ​ 到 t i ​ 长度为 w i ​ 的边。 输出格式: 一个整数，表示从s 到t 的最短路径长度。数据保证至少存在一条道路。 输入样例: 7 11 5 4 2 4 2 1 4 3 7 2 2 3 4 3 5 7 5 7 3 3 6 1 1 6 3 4 2 4 3 5 6 3 7 2 1 输出样例: 7 注意: 两个顶点之间可能存在多条直接相连的道路。

这是一个经典的最短路径问题，可以使用 Dijkstra 算法或者 Bellman-Ford 算法解决。这里我们介绍 Dijkstra 算法的思路。

Dijkstra 算法是基于贪心策略的最短路径算法，它的基本思想是从起点开始，每次选择当前距离起点最近的一个未被处理的节点，然后以该节点为中心进行扩展，更新与它相邻的节点的距离。具体实现可以用一个小根堆（优先队列）来保存当前距离起点最近的未被处理的节点。

下面是 Dijkstra 算法的伪代码：

1. 初始化：将起点加入小根堆中，并将距离起点的距离设为 0。
2. 取出小根堆中距离起点最近的节点，标记为已处理。
3. 遍历该节点的邻居节点，更新它们到起点的距离（如果比之前的距离更小），并将它们加入小根堆。
4. 重复步骤 2 和 3，直到小根堆为空或者目标节点被处理。

下面是使用 Python 实现 Dijkstra 算法的代码：