第一行有四个用空格隔开的 � n， � m， � s， � t，其含义见【题目描述】。 接下来 � m 行，每行三个整数 � , � , � u,v,w，表示有一条大道连接区 � u 和区 � v，且拥挤度为 � w。 两个区之间可能存在多条大道。用bfs来做

你可以使用广度优先搜索（BFS）来解决这个问题。下面是使用BFS的代码实现：

#include<iostream>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;

const int N = 1e4+10, M = 9999999;
int n, m, s, t;
int dist[N], path[N];
bool visited[N];
vector<pair<int, int>> graph[N];

void bfs(int start) {
    queue<int> q;
    q.push(start);
    visited[start] = true;
    dist[start] = 0;
    
    while (!q.empty()) {
        int u = q.front();
        q.pop();
        
        for (auto edge : graph[u]) {
            int v = edge.first;
            int w = edge.second;
            
            if (!visited[v]) {
                visited[v] = true;
                dist[v] = dist[u] + w;
                path[v] = u;
                q.push(v);
            }
        }
    }
}

int main() {
    cin >> n >> m >> s >> t;
    
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        graph[u].push_back({v, w});
        graph[v].push_back({u, w});
    }
    
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        dist[i] = M;
        visited[i] = false;
    }
    
    bfs(s);
    
    cout << dist[t] << endl;
    
    return 0;
}

这段代码首先定义了节点数量 `n`，边数量 `m`，起点 `s` 和终点 `t`。然后使用邻接表 `graph` 来存储图的边信息。

在 `bfs` 函数中，我们使用队列来进行广度优先搜索。初始时将起点入队，并标记为已访问。然后开始循环，直到队列为空。对于每个出队的节点 `u`，遍历其邻接节点 `v`，如果 `v` 尚未访问，则将其入队，更新距离和路径，并标记为已访问。

最后，在主函数中读入输入，初始化距离数组和访问数组，然后调用 `bfs` 函数进行广度优先搜索。最终输出从起点到终点的最短距离。

希望这个解法能够帮助到你！