编程实现图的单源点最短路径算法 Dijkstra(A，v)，其中 A 是用邻接矩阵 表示的带权有向图图，v 是指定的起点，求从 v 出发到图中其它所有顶点的最短路径。

好的，我可以为您讲解一下 Dijkstra 算法的具体实现步骤。

Dijkstra 算法的基本思想是：从起点开始，不断选择当前距离最短的顶点作为中间点，更新其它顶点的距离，直到到达终点或者所有顶点都被遍历过。

具体实现步骤如下：

1. 初始化：将起点 v 到其它顶点的距离都设置为无穷大，将起点 v 到自己的距离设置为 0。

2. 选择中间点：从未标记的顶点中选择距离起点 v 最近的顶点 u，将 u 标记为已遍历。

3. 更新距离：遍历 u 的所有邻居节点 w，如果通过 u 到 w 的距离比起点 v 直接到 w 的距离更短，那么更新 w 的距离为通过 u 到 w 的距离。

4. 重复执行步骤 2 和步骤 3，直到所有顶点都被遍历过或者找到了终点。

5. 最终得到起点 v 到其它所有顶点的最短路径。

实现时可以使用优先队列来维护未标记顶点中距离起点最近的顶点，以提高算法的效率。

希望我的回答可以帮助到您。

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编程实现图的单源点最短路径算法 Dijkstra(A，v)，其中 A 是用邻接矩阵 表示的有向图图，v 是指定的起点，求从 v 出发到图中其它所有顶点的最短路径。

以下是 Python 代码实现 Dijkstra 算法：

import sys

# 定义一个类来表示图
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [[0 for column in range(vertices)]
                      for row in range(vertices)]

    def print_solution(self, dist):
        print("Vertex \t Distance from Source")
        for node in range(self.V):
            print(node, "\t\t", dist[node])

    # 找到距离最小的顶点
    def min_distance(self, dist, spt_set):
        min_dist = sys.maxsize
        for v in range(self.V):
            if dist[v] < min_dist and spt_set[v] == False:
                min_dist = dist[v]
                min_index = v
        return min_index

    # 实现 Dijkstra 算法
    def dijkstra(self, src):
        dist = [sys.maxsize] * self.V
        dist[src] = 0
        spt_set = [False] * self.V

        for cout in range(self.V):
            u = self.min_distance(dist, spt_set)
            spt_set[u] = True
            for v in range(self.V):
                if (self.graph[u][v] > 0 and
                   spt_set[v] == False and
                   dist[v] > dist[u] + self.graph[u][v]):
                    dist[v] = dist[u] + self.graph[u][v]

        self.print_solution(dist)

# 测试代码
g  = Graph(9)
g.graph = [[0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0],
           [4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0],
           [0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2],
           [0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0],
           [0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6],
           [8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7],
           [0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0]]
 
g.dijkstra(0)

其中，我们定义了一个 Graph 类来表示图，它包含一个邻接矩阵 graph 和顶点数 V。dijkstra 方法接收一个起点 src，然后使用 Dijkstra 算法计算从起点到所有顶点的最短路径。最后，我们使用 print_solution 方法打印结果。

图算法 单源最短路径 Dijkstra算法（邻接表/邻接矩阵+优先队列STL)

Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的一种经典算法，其基本思想是利用贪心的思想，每次选取未确定最短路径的节点中距离起点最近的节点，然后根据该节点更新与该节点相邻的节点的距离。具体实现可以采用邻接表或邻接矩阵来表示图，同时利用优先队列STL来维护节点距离的更新。

算法步骤如下：

1.初始化：将起点的距离设置为0，其余节点的距离设置为无穷大，将所有节点标记为未确定最短路径。

2.选择当前距离起点最近的未确定最短路径节点，将其标记为确定最短路径，并更新其相邻节点的距离。

3.重复步骤2直到终点被标记为确定最短路径或者所有节点均被标记为确定最短路径。

4.输出最短路径。

使用邻接表可以较为简便地实现Dijkstra算法，具体实现如下：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAXN=100010;
const int INF=0x3f3f3f3f;

struct Edge{
    int to,w;
};

vector<Edge> G[MAXN];
int dis[MAXN];
bool vis[MAXN];

void dijkstra(int s){
    priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,greater<pair<int,int>>> q;
    memset(dis,INF,sizeof(dis));
    memset(vis,false,sizeof(vis));
    dis[s]=0;
    q.push(make_pair(0,s));
    while(!q.empty()){
        int u=q.top().second;
        q.pop();
        if(vis[u]) continue;
        vis[u]=true;
        for(int i=0;i<G[u].size();i++){
            int v=G[u][i].to;
            int w=G[u][i].w;
            if(dis[v]>dis[u]+w){
                dis[v]=dis[u]+w;
                q.push(make_pair(dis[v],v));
            }
        }
    }
}

int main(){
    int n,m,s,t;
    scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&t);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int u,v,w;
        scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
        G[u].push_back((Edge){v,w});
        G[v].push_back((Edge){u,w});
    }
    dijkstra(s);
    printf("%d\n",dis[t]);
    return 0;
}

其中，邻接表G[u]表示节点u的相邻节点，Edge结构体表示边的信息，dis[u]表示起点到节点u的最短路径长度，vis[u]表示节点u是否被标记为确定最短路径。使用优先队列STL来维护节点距离的更新，pair<int,int>表示节点距离和节点编号，greater<pair<int,int>>表示节点距离的比较器，使得距离小的节点在队列前面。