如何使用Python实现迪杰斯特拉算法？

import sysdef dijkstra(graph, start):    # 初始化    distances = {vertex: sys.maxsize for vertex in graph}  # 记录源点到各顶点的距离    distances[start] = 0    visited = set()    previous_vertices = {vertex: None for vertex in graph}  # 记录最短路径的前驱结点    while graph:        # 选择当前距离源点最近的未访问顶点        current_vertex = min(            {vertex: distances[vertex] for vertex in graph if vertex not in visited},            key=distances.get        )        # 标记为已访问        visited.add(current_vertex)        # 更新当前顶点的相邻顶点的距离        for neighbor in graph[current_vertex]:            distance = distances[current_vertex] + graph[current_vertex][neighbor]            if distance <p>以上代码示例展示了如何使用Dijkstra算法求解给定图结构中从源点到各顶点的最短路径和最短距离。</p><p>结论：<br>本文通过详细介绍Dijkstra算法的原理，并给出了使用Python实现Dijkstra算法的代码示例。读者可以根据示例代码进行修改和拓展，以应用于更复杂的场景。通过掌握这个算法，读者可以更好地解决带权重的图中最短路径的问题。</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p>