在公园景点导航系统中，如何实现Dijkstra算法，以基于邻接矩阵和MGraph类找到特定景点的最短路径？请结合实际示例进行说明。

针对公园景点导航系统中实现Dijkstra算法的问题，该算法能够帮助游客规划从入口到指定景点的最短路径。使用邻接矩阵和MGraph类可以有效地构建图结构，并进行路径搜索。以下是一个结合示例的具体实现方法：

参考资源链接：[数据结构课设：公园景点导航算法与源代码实现](https://wenku.csdn.net/doc/27ddv98so0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，定义MGraph类，该类中应包含创建图、添加边等方法。邻接矩阵将用于存储图中各顶点之间的连接信息，如果两个顶点之间存在边，则矩阵对应位置的值为边的权重，否则为无穷大。MGraph类的一个关键方法是`shortestPath`，它将应用Dijkstra算法计算最短路径。

以一个包含五个景点的公园为例，构建邻接矩阵，并使用Dijkstra算法的步骤如下：

1. 初始化邻接矩阵`int[][] matrix`，并使用`MGraph`类的方法来填充它。
2. 选择起始点（如公园大门），并初始化距离数组`double[] dist`，所有景点的距离都设置为无穷大，起始点的距离设置为0。
3. 使用优先队列来存储待访问的节点，根据距离排序。
4. 当优先队列不为空时，重复以下操作：
- 从优先队列中取出距离最小的节点u。
- 遍历节点u的所有邻接点v：
- 如果通过u到达v的距离小于当前记录的距离，则更新v的距离，并将(v, dist[v])加入优先队列。
5. 完成算法后，`dist`数组中将包含从起始点到每个景点的最短距离。
6. 通过`dist`数组可以逆向追溯找到最短路径。

示例代码片段如下：

MGraph g = new MGraph();
// 假设已经用输入填充了邻接矩阵matrix
double[] dist = new double[matrix.length];
boolean[] visited = new boolean[matrix.length];
for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
    dist[i] = Integer.MAX_VALUE;
    visited[i] = false;
}
dist[start] = 0;

PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(***paringDouble(o -> o[1]));
pq.offer(new int[]{start, dist[start]});
while (!pq.isEmpty()) {
    int[] u = pq.poll();
    visited[u[0]] = true;
    for (int v = 0; v < matrix.length; v++) {
        if (!visited[v] && matrix[u[0]][v] != Integer.MAX_VALUE) {
            double newDist = dist[u[0]] + matrix[u[0]][v];
            if (newDist < dist[v]) {
                dist[v] = newDist;
                pq.offer(new int[]{v, dist[v]});
            }
        }
    }
}
// 输出从起始点到其他景点的最短距离
for (int i = 0; i < dist.length; i++) {
    System.out.println(

参考资源链接：[数据结构课设：公园景点导航算法与源代码实现](https://wenku.csdn.net/doc/27ddv98so0?spm=1055.2569.3001.10343)