本文章介绍如何使用Python编程语言来实现经典的图论算法——Dijkstra算法，该算法用于找到加权图中两个顶点之间的最短路径。
Python中的Dijkstra算法是一种用于寻找图中两点之间最短路径的解决方案，由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1959年提出。它适用于解决有向图的最短路径问题，通过逐步扩展从起始点到其他所有顶点的最短路径来达到目标。Dijkstra算法的核心思想是贪心策略，即每次都选取当前未访问顶点中与起始点距离最近的一个进行处理。
在Python实现Dijkstra算法时，首先需要一个表示图的数据结构，通常为邻接矩阵或邻接表形式。给定的代码使用了邻接矩阵来存储图的信息，其中`graph`是一个二维列表，每个元素代表两个顶点之间的权重值。如果不存在边，则设置为无穷大（用`float(inf)`表示）。
算法的主要步骤如下：
1. 初始化：创建一个未访问顶点集合`nodes`，并使用列表`visited`记录已访问的顶点信息。初始化字典`dis`用于存储源点到各个顶点的最短距离，初始值为源点到自身的距离设为0，其他节点的距离设定为无穷大。同时用字典`path`来记录从起始节点到达每个节点的最佳路径。
2. 循环：在未访问顶点集合不为空的情况下，执行以下操作：
- 找出当前未访问的顶点中与源点距离最近的一个，并标记它为`k`。
- 更新以`k`作为中间节点的所有相邻顶点的距离值。如果通过这个新的路径到达某个邻近节点比之前的最短路径更短，则更新其记录的距离和经过的路径。
- 将当前处理完的顶点`k`加入到已访问集合`visited`，同时从未访问顶点集合中移除该元素。
3. 结束：当没有更多需要检查的未访问节点时，算法结束。此时返回最短距离字典`dis`和路径字典`path`.
在给定代码示例里，函数名为 `dijkstra()` ，它接收一个邻接矩阵形式的图结构以及起始点作为输入参数，并输出包含各个顶点到源点的最短距离与对应路径的信息。主程序中创建了一个有向图实例并调用`dijkstra()` 函数，展示从起点0出发到达其他节点的距离和路径信息。
该Python实现版本清晰且有效解决了单源最短路径问题，在实际应用领域如路由选择、网络优化及图形算法等场景下非常有用。掌握Dijkstra算法的原理与正确实施方法对于任何IT专业人员来说都是必备技能，因为它在多种应用场景中具有广泛的应用价值。
5星
