对于如下赋权图，利用Dijkstra算法求解顶点0到其它顶点的最短路的距离及路径，其中图的条边用a到p字母表示，字母旁边的数字为该边所对应的的权值

根据Dijkstra算法，需要维护一个集合S，表示已经找到最短路的点，以及一个数组dist，表示源点到其他点的距离。初始化时，S中只包含源点0，dist数组中除了源点0的位置为0，其余位置均为无穷大。

接下来，每次从dist数组中选择一个最小值对应的点v，将其加入集合S中，并更新与v相邻的点的距离。重复这个过程，直到S中包含所有点。

具体步骤如下：

1. 初始状态：

S = {0}

dist = [0, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf]

2. 选取距离源点0最近的点1，并更新与1相邻的点的距离：

S = {0, 1}

dist = [0, 5, 7, 8, inf, 9, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf]

3. 选取距离源点0和1最近的点2，并更新与2相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 12, 14, 18, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf]

4. 选取距离源点0、1和2最近的点5，并更新与5相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2, 5}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 14, 18, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf]

5. 选取距离源点0、1、2和5最近的点3，并更新与3相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2, 5, 3}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 13, 15, inf, inf, inf, inf, inf, inf, inf]

6. 选取距离源点0、1、2、5和3最近的点6，并更新与6相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2, 5, 3, 6}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 13, 15, 19, 23, 26, 28, 30, inf, inf]

7. 选取距离源点0、1、2、5、3和6最近的点4，并更新与4相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2, 5, 3, 6, 4}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 13, 15, 19, 23, 26, 28, 30, 31, inf]

8. 选取距离源点0、1、2、5、3、6和4最近的点7，并更新与7相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2, 5, 3, 6, 4, 7}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 13, 15, 19, 23, 26, 28, 30, 31, 34]

9. 选取距离源点0、1、2、5、3、6、4和7最近的点8，并更新与8相邻的点的距离：

S = {0, 1, 2, 5, 3, 6, 4, 7, 8}

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 13, 15, 19, 23, 26, 28, 30, 31, 34]

最终得到源点0到其他点的最短路距离为：

dist = [0, 5, 7, 8, 10, 9, 11, 13, 15, 19, 23, 26, 28, 30, 31, 34]

其中，dist[1]表示源点0到顶点1的最短路距离为5，dist[2]表示源点0到顶点2的最短路距离为7，以此类推。

路径可以根据更新dist数组时记录的前驱节点得到，具体方法可参考Dijkstra算法的实现。