以邻接表作存储结构实现求从源点到其余各顶点的最短路径的 Dijkstra 算法。

好的，我来解答您的问题。

Dijkstra 算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。算法的基本思想是：维护一个集合 S，该集合中的点已经求出了从源点到达的最短路径，然后每次从未被访问的点中选择一个距离源点最近的点加入集合 S，并更新该点到所有未访问的点的距离。

下面是使用邻接表实现 Dijkstra 算法的具体步骤：

1. 初始化：创建一个大小为 V 的数组 dist，将源点的 dist 值设为 0，其余点的 dist 值设为正无穷大，创建一个大小为 V 的数组 visited，将所有点的 visited 值设为 false。

2. 从未访问的点中选择一个距离源点最近的点 u，将该点的 visited 值设为 true。

3. 对于 u 的每一个邻居 v，如果 v 的 visited 值为 false，那么更新 v 的 dist 值为 min(dist[v], dist[u] + weight(u,v))，其中 weight(u,v) 表示边 (u,v) 的权值。

4. 重复步骤 2 和步骤 3，直到所有点都被访问过。

下面是使用 Python 实现 Dijkstra 算法的代码，假设图的邻接表存储在变量 adjacency_list 中：

import heapq

def dijkstra(adjacency_list, source):
    # 初始化
    n = len(adjacency_list)
    dist = [float('inf')] * n
    dist[source] = 0
    visited = [False] * n
    heap = [(0, source)]
    
    while heap:
        # 从未访问的点中选择一个距离源点最近的点
        d, u = heapq.heappop(heap)
        if visited[u]:
            continue
        visited[u] = True
        
        # 更新 u 的每一个邻居的 dist 值
        for v, w in adjacency_list[u]:
            if not visited[v] and dist[v] > dist[u] + w:
                dist[v] = dist[u] + w
                heapq.heappush(heap, (dist[v], v))
                
    return dist

其中，heapq 模块提供了堆的实现，可以方便地实现从未访问的点中选择一个距离源点最近的点的操作。时间复杂度为 O(ElogV)，其中 E 表示边的数量，V 表示点的数量。