python中PriorityQueue 实现 Dijkstra 算法的具体代码

刚才的回答是 Python 代码，如果你需要更详细的实现代码，下面是一个完整的 Python 实现：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离和前驱数组
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0
    predecessors = {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
        current_distance, current_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 current_distance > distances[current_node]:
            continue

        # 遍历该节点的所有邻居
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            # 计算新的距离
            distance = current_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 distance < distances[neighbor]:
                # 更新该邻居节点的距离和前驱
                distances[neighbor] = distance
                predecessors[neighbor] = current_node

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

    return distances, predecessors

# 示例
graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 6},
    'B': {'D': 3},
    'C': {'D': 1},
    'D': {}
}

distances, predecessors = dijkstra(graph, 'A')
print(distances)
print(predecessors)

在这个示例中，我们使用了 Python 内置的 heapq 模块来实现 PriorityQueue。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。