用python写一个单源最短路径算法代码（包括关键行注释）

当然可以。在Python中，我们可以使用Dijkstra's algorithm (迪杰斯特拉算法) 来解决单源最短路径问题。这个算法通常用于图论中，找到从一个节点到所有其他节点的最短路径。这里是一个基本的实现，我将为你解释关键部分：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化：距离字典记录每个节点到起始点的距离，初始值为无穷大（除了起点）
    distances = {node: float('infinity') for node in graph}
    distances[start] = 0
    # 优先队列，堆顶是最小距离的节点
    priority_queue = [(0, start)]

    while priority_queue:
        # 提取当前距离最小的节点
        current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue)

        # 如果已经找到了更短的路径，更新其邻居节点的距离
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue

        # 遍历当前节点的所有邻居
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            # 更新邻接节点的最短距离，如果新路径比之前的更短
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                # 把邻居节点加入优先队列，带入新的估计距离
                heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

    return distances

# 使用示例：
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}
}

shortest_paths = dijkstra(graph, 'A')
print("Shortest paths from 'A':", shortest_paths)

关键部分是`heapq.heappop`和`heapq.heappush`函数，它们分别用于从堆中弹出最小元素和插入元素保持堆的性质。另外，通过不断迭代直到优先队列为空，算法保证了每次处理的节点都是未发现更短路径的最近节点。