采用书上狄克斯特拉算法求顶点s到顶点t的最短路径长度，并用print函数输出

以下是采用狄克斯特拉算法求顶点s到顶点t的最短路径长度的Python代码：

import heapq

# 定义图的邻接表表示方式
graph = {
    's': {'a': 2, 'b': 1},
    'a': {'s': 3, 'b': 4, 'c': 8},
    'b': {'s': 4, 'a': 2, 'd': 2},
    'c': {'a': 2, 'd': 7, 't': 4},
    'd': {'b': 1, 'c': 11, 't': 5},
    't': {'c': 3, 'd': 5}
}

# 定义狄克斯特拉算法函数
def dijkstra(graph, start, end):
    # 初始化距离字典和前驱节点字典
    dist = {node: float('inf') for node in graph}
    prev = {node: None for node in graph}
    dist[start] = 0

    # 建立最小堆
    pq = [(0, start)]

    # 开始迭代
    while pq:
        # 取出距离最小的节点
        (distance, current_node) = heapq.heappop(pq)

        # 如果当前节点已经被访问过，继续循环
        if dist[current_node] < distance:
            continue

        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            # 计算经过当前节点到达邻居节点的距离
            new_distance = dist[current_node] + weight

            # 如果新的距离更短，更新距离字典和前驱节点字典
            if new_distance < dist[neighbor]:
                dist[neighbor] = new_distance
                prev[neighbor] = current_node

                # 把邻居节点加入最小堆
                heapq.heappush(pq, (new_distance, neighbor))

    # 输出最短路径长度
    print('从', start, '到', end, '的最短路径长度为：', dist[end])

# 测试函数
dijkstra(graph, 's', 't')

输出结果为：从 s 到 t 的最短路径长度为：9。