请说明在带权有向图中，如何通过Dijkstra算法求解从单一源点到其他所有节点的最短路径，并结合《Dijkstra算法详解与示例》提供具体的代码实现。

要理解如何在带权有向图中应用Dijkstra算法求解单源最短路径，首先需要明确该算法的基本原理和步骤。Dijkstra算法是一种贪心算法，适用于非负权重的图中寻找最短路径。算法的关键在于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更新。在《Dijkstra算法详解与示例》中，详细讲解了这一算法的理论基础，并通过动画演示了算法的执行过程，帮助学习者更直观地理解算法的工作原理。

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，仅包含源节点。为每个节点建立一个dist数组，用来存储从源节点到该节点的最短路径长度。源节点的dist值设为0，其余节点的dist值设为无穷大。

2. 对于每一个不在集合S中的节点v，计算其距离dist[v]。然后，找到一个未被加入到集合S中，且距离dist值最小的节点u，并将其加入集合S。

3. 更新所有通过节点u可达的节点v的距离：如果dist[u] + weight(u, v) < dist[v]，则更新dist[v]为dist[u] + weight(u, v)。

4. 重复步骤2和3，直到集合S包含了所有图中的节点。

下面是一个简化的Python代码示例，演示如何实现Dijkstra算法：

import sys

def dijkstra(graph, source):
    # 初始化距离数组
    dist = {vertex: float('infinity') for vertex in graph}
    dist[source] = 0
    
    # 创建一个最小堆，并将源点加入
    priority_queue = [(0, source)]
    
    while priority_queue:
        # 弹出最小距离顶点
        current_dist, current_vertex = heapq.heappop(priority_queue)
        
        # 遍历所有邻接顶点
        for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():
            distance = current_dist + weight
            
            # 如果找到更短路径则更新距离并加入优先队列
            if distance < dist[neighbor]:
                dist[neighbor] = distance
                heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))
                
    return dist

# 示例图的表示
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}
}

# 源点
source = 'A'
print(dijkstra(graph, source))

代码中使用了Python的`heapq`模块来维护一个最小堆，确保每次能够高效地从优先队列中取出距离最小的顶点进行处理。对于初学者来说，结合《Dijkstra算法详解与示例》中提供的动画演示和理论讲解，将有助于更好地理解和掌握这一算法的实现细节。

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)