一个带权无向图，地点名字已经用一维数组存储了，距离已经用二维数组存储了，用Java实现它的最短路径查询

在Java中，我们可以使用Dijkstra算法来解决这个问题，它是最有效的求解带权重无向图中最短路径的问题之一。首先，我们需要创建一个`Node`类表示图中的每个节点，包含名字和到达其他节点的距离信息。然后，使用一个优先队列（如`PriorityQueue`或自定义的`Heap`）来组织并更新最近发现的节点。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 定义`Node`类：

class Node {
    String name;
    int distance; // 初始距离设为无穷大
    List<Node> neighbors; // 存储邻居及它们之间的距离

    public Node(String name) {
        this.name = name;
        distance = Integer.MAX_VALUE;
    }
}

2. 创建一个`Graph`类，使用邻接表存储图结构，并实现Dijkstra算法：

import java.util.*;

class Graph {
    private Map<String, Node> nodes;

    public Graph(String[] locations, int[][] distances) {
        nodes = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < locations.length; i++) {
            nodes.put(locations[i], new Node(locations[i]));
        }
        populateNeighbors(distances);
    }

    private void populateNeighbors(int[][] distances) {
        for (int i = 0; i < distances.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < distances[i].length; j++) {
                if (distances[i][j] != 0) { // 非零距离才添加边
                    nodes.get(locations[i]).neighbors.add(nodes.get(locations[j]), distances[i][j]);
                    nodes.get(locations[j]).neighbors.add(nodes.get(locations[i]), distances[i][j]); // 对称性，无向图
                }
            }
        }
    }

    public List<Node> dijkstra(String startNode) {
        // 更详细的实现会包括优先队列操作、松弛操作等
        // ...
    }
}

// 示例：
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        String[] locations = {"A", "B", "C", "D"};
        int[][] distances = {{0, 5, 7, 9},
                            {5, 0, 10, 8},
                            {7, 10, 0, 6},
                            {9, 8, 6, 0}};
        Graph graph = new Graph(locations, distances);
        List<Node> shortestPath = graph.dijkstra("A");
        // 最短路径在这里...
    }
}

在这个示例中，`dijkstra`方法将返回从指定起点到所有其他节点的最短路径列表。