在进行数学建模时，如何编写程序来解决实际问题中的最短路径问题？请结合《最佳旅游路线设计数学建模竞赛》中的方法，给出一个应用实例和相应的代码。

解决实际问题中的最短路径问题是一个典型的数学建模任务，程序设计在此扮演着至关重要的角色。通过阅读《最佳旅游路线设计数学建模竞赛》，我们可以了解到多种解决最短路径问题的策略和算法，例如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和A*搜索算法等。

参考资源链接：[最佳旅游路线设计 数学建模竞赛](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac27cce7214c316eacf5?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，以Dijkstra算法为例，这是一个单源最短路径算法，用于在加权图中找到一个节点到其他所有节点的最短路径。该算法的核心思想是贪心策略，即在每一步选择距离当前节点最近的未访问节点进行扩展。

下面是一个使用Dijkstra算法解决最短路径问题的Python代码示例：

    import sys

    class Graph():
        def __init__(self, vertices):
            self.V = vertices
            self.graph = [[0 for column in range(vertices)]
                          for row in range(vertices)]

        def print_solution(self, dist):
            print(

参考资源链接：[最佳旅游路线设计   数学建模竞赛](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac27cce7214c316eacf5?spm=1055.2569.3001.10343)