PriorityQueue 实现 Dijkstra 算法的具体代码

好的，下面是使用 PriorityQueue 实现 Dijkstra 算法的 Python 代码示例：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    """
    使用Dijkstra算法计算图中最短路径

    :param graph: 图
    :param start: 起点
    :return: 距离和前驱
    """
    # 初始化距离和前驱
    distance = {node: float('inf') for node in graph}
    distance[start] = 0
    predecessor = {node: None for node in graph}

    # 初始化 PriorityQueue，将起点加入队列中
    queue = [(0, start)]

    while queue:
        # 取出具有最高优先级的节点
        curr_distance, curr_node = heapq.heappop(queue)

        # 如果当前节点的距离已经大于已知的最短距离，则忽略
        if curr_distance > distance[curr_node]:
            continue

        # 遍历该节点的所有邻居
        for neighbor, weight in graph[curr_node].items():
            # 计算新的距离
            new_distance = curr_distance + weight

            # 如果该邻居节点未被访问过或者新的路径比旧路径更短
            if new_distance < distance[neighbor]:
                # 更新该邻居节点的距离和前驱
                distance[neighbor] = new_distance
                predecessor[neighbor] = curr_node

                # 将该邻居节点加入 PriorityQueue 中
                heapq.heappush(queue, (new_distance, neighbor))

    return distance, predecessor

在这个示例中，我们首先初始化距离和前驱数组，然后将起点加入 PriorityQueue 中。在 while 循环中，我们取出具有最高优先级的节点，并遍历该节点的所有邻居，计算新的距离并更新距离和前驱数组。如果该邻居节点未被访问过或者新的路径比旧路径更短，我们将该邻居节点加入 PriorityQueue 中。最终返回距离和前驱数组。