小明在 C 市上学，“暑假”期间计划到周边景点去旅游。C 市周边有 n（1≤n≤50）个景点， 这些景点之间有 m（1≤m≤50）条双向道路。因为时间有限，小明这次最多去 K（0≤K≤8）个景点。请 基于图的 ADT 设计一个算法找出小明到最近 K 个景点的最短距离之和。 要求： （1）用自然语言描述算法思想； （2）根据设计思想，采用伪代码描述算法，关键之处请给出简要注释； （3）分析算法的时间和空间复杂度。

算法思想：

本题可以采用 Dijkstra 算法来解决，找到小明到所有景点的最短距离，然后选取最近的 K 个景点。

具体来说，可以按照以下步骤来实现：

1. 初始化距离数组 dist 和访问标记数组 visited，将起点的距离设为 0，其他点的距离设为无穷大。

2. 从起点开始，遍历其周围的所有边，更新与其相邻的点的距离。

3. 从未访问的点中选取距离最小的点，标记为已访问。

4. 重复步骤 2 和 3，直到访问完所有点或者已选取了 K 个景点。

5. 统计最近的 K 个景点的距离之和，输出结果。

伪代码描述：

Dijkstra(G, s, K):
    初始化距离数组 dist 和访问标记数组 visited
    将起点 s 的距离设为 0，其他点的距离设为无穷大
    将起点 s 加入到候选景点集合 S 中
    while S 中未选择 K 个景点且存在未访问的点:
        从候选景点集合 S 中选取距离最小的点 u，标记为已访问
        遍历点 u 的所有邻居 v：
            如果 v 未被访问：
                更新 v 的距离 dist[v]，即 dist[v] = min(dist[v], dist[u] + w(u,v))
                将 v 加入到候选景点集合 S 中
    统计最近的 K 个景点的距离之和，输出结果

时间复杂度：O((n+m)logn)，其中 n 是点的数量，m 是边的数量。每个点最多被访问一次，并且需要将点加入到候选集合中，时间复杂度为 O(logn)。因此总时间复杂度为 O((n+m)logn)。

空间复杂度：O(n)，需要一个 dist 数组和一个 visited 数组来存储距离和访问状态。