本关任务：给定带权无向图G和源点D，利用Dijkstra算法求源点D到其余各个顶点的最短距离。

好的，我会为您讲解Dijkstra算法求解最短路径的过程。

首先，我们需要明确几个概念：

- 源点D：指定的起点。
- 带权无向图G：由若干个顶点和边组成的图，每条边都有一个权值（代表两个顶点之间的距离）。
- 最短路径：从源点D到其他顶点的路径中，距离最短的路径。

Dijkstra算法的基本思想是：从源点D开始，依次确定到各个顶点的最短路径。具体步骤如下：

1. 初始化：将源点D到所有顶点的距离初始化为无穷大，将源点D到自身的距离初始化为0。

2. 选择距离源点D最近的顶点v，标记v为已访问。

3. 更新距离：遍历v的所有邻居w，如果从源点D到v的距离加上v到w的距离，小于从源点D到w的距离，则更新从源点D到w的距离。

4. 重复步骤2和步骤3，直到所有顶点都被标记为已访问。

5. 最终得到源点D到其他顶点的最短路径。

下面是Dijkstra算法求解最短路径的Python代码实现：

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离
    distance = {node: float('inf') for node in graph}
    distance[start] = 0

    # 未访问的顶点集合
    unvisited = {node: None for node in graph}

    while unvisited:
        # 选取距离最小的顶点
        current_node = min(unvisited, key=unvisited.get)
        unvisited.pop(current_node)

        # 更新距离
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            if neighbor in unvisited:
                new_distance = distance[current_node] + weight
                if new_distance < distance[neighbor]:
                    distance[neighbor] = new_distance

    return distance

其中，graph是一个字典，表示带权无向图G。字典的键是顶点，值是另一个字典，表示与该顶点相邻的顶点以及边的权值。例如，对于一个图{A: {B: 3, C: 1}, B: {A: 3, C: 7, D: 5}, C: {A: 1, B: 7, D: 2}, D: {B: 5, C: 2}}，可以表示为：

graph = {
    'A': {'B': 3, 'C': 1},
    'B': {'A': 3, 'C': 7, 'D': 5},
    'C': {'A': 1, 'B': 7, 'D': 2},
    'D': {'B': 5, 'C': 2}
}

start是源点D。

最后，调用dijkstra函数即可得到源点D到其他顶点的最短路径。