python计算带权有向图从源点到其他所有点的最单路径长度。

可以使用Dijkstra算法来计算带权有向图从源点到其他所有点的最短路径长度。

具体步骤如下：

1. 初始化一个距离数组dist，将源点到所有点的距离都设置为一个很大的数（比如无穷大），将源点的距离设置为0。

2. 初始化一个集合S，用来存放已经找到最短路径的节点。

3. 选择距离源点最近的节点v，将v加入集合S中。

4. 对于v的每一个邻居节点u，如果u还没有在集合S中，那么计算源点到u的距离，并且如果这个距离小于dist[u]，那么更新dist[u]的值。

5. 重复步骤3和4，直到集合S包含所有的节点。

最终dist数组中存储的就是源点到所有点的最短路径长度。

下面是使用Python实现Dijkstra算法的示例代码：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离数组
    dist = {node: float('inf') for node in graph}
    dist[start] = 0
    
    # 初始化集合S
    visited = set()
    
    # 使用堆存储节点，每次选择距离最小的节点
    heap = [(0, start)]
    
    while heap:
        (cost, node) = heapq.heappop(heap)
        if node in visited:
            continue
        visited.add(node)
        
        # 更新所有邻居节点的距离
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            if neighbor not in visited:
                new_cost = dist[node] + weight
                if new_cost < dist[neighbor]:
                    dist[neighbor] = new_cost
                    heapq.heappush(heap, (new_cost, neighbor))
    
    return dist

其中，graph是一个字典，存储了所有节点之间的边和权重信息。start表示源点的位置。函数返回一个字典，存储了源点到其他所有点的最短路径长度。