// Program to find Dijkstra's shortest path using // priority_queue in STL #include  using namespace std; #define INF 0x3f3f3f3f // iPair ==>整数ペア typedef ペア iペア; // このクラスは、 // 隣接リスト表現を使用して有向グラフを表します。 class Graph { int V; // 頂点の数 // 重み付きグラフでは、すべてのエッジ リストの頂点と // 重みのペアを保存する必要があります>* 形容詞;パブリック: グラフ(int V); // コンストラクター // グラフにエッジを追加する関数 void addEdge(int u, int v, int w);  // s からの最短パスを出力します voidshortPath(int s); }; // 隣接リストにメモリを割り当てます Graph::Graph(int V) { this->V = V;  adj = 新しいリスト [V]; void Graph::addEdge(int u, int v, int w) { adj[u].push_back(make_pair(v, w));  adj[v].push_back(make_pair(u, w)); } // src から他のすべての頂点までの最短パスを出力します void Graph::shortestPath(int src) { // 前処理中の頂点を格納する優先キューを作成します。これは C++ の奇妙な構文です。  // この構文の詳細については、以下のリンクを参照してください // https://www.techcodeview.com priority_queue 、より大きい > pq;  // 距離のベクトルを作成し、 // すべての距離を無限 (INF) ベクトルとして初期化します。 dist(V, INF);  // ソース自体を優先キューに挿入し、 // その距離を 0 として初期化します。 pq.push(make_pair(0, src));  距離[ソース] = 0;  /* 優先キューが空になる (またはすべての距離が確定しない) までループします */ while (!pq.empty()) { // ペアの最初の頂点が最小距離です // 頂点を優先キューから抽出します。  // 頂点ラベルはペアの 2 番目に格納されます ( // 頂点を維持するには、この方法で行う必要があります // ソートされた距離 (距離はペアの // 最初の項目である必要があります) int u = pq.top().second; pq.pop(); // 'i' は頂点リストのすべての隣接する頂点を取得するために使用されます。>::反復子 i;  for (i = adj[u].begin(); i != adj[u].end(); ++i) { // u に隣接する現在の // 頂点ラベルと重みを取得します。  int v = (*i).first;  int 重み = (*i).秒;  // u を介して v へのショートパスがある場合。  if (dist[v]> dist[u] + Weight) { // v の距離を更新 dist[v] = dist[u] + Weight;  pq.push(make_pair(dist[v], v));  } } } // dist[] に格納されている最短距離を出力します printf('ソースからの頂点距離
');  for (int i = 0; i< V; ++i)  printf('%d 		 %d
', i, dist[i]); } // Driver program to test methods of graph class int main() {  // create the graph given in above figure  int V = 7;  Graph g(V);  // making above shown graph  g.addEdge(0, 1, 2);  g.addEdge(0, 2, 6);  g.addEdge(1, 3, 5);  g.addEdge(2, 3, 8);  g.addEdge(3, 4, 10);  g.addEdge(3, 5, 15);  g.addEdge(4, 6, 2);  g.addEdge(5, 6, 6);  g.shortestPath(0);  return 0; }>

import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.PriorityQueue; public class DijkstraAlgoForShortestDistance {  static class Node implements Comparable{  テレビで;  整数距離;  public Node(int v, int distance) { this.v = v;  this. distance = 距離;  @Override public int CompareTo(Node n) { if (this. distance<= n.distance) {  return -1;  }  else {  return 1;  }  }  }  static int[] dijkstra(  int V,  ArrayList >> adj, int S) { boolean[] 訪問 = new boolean[V];  ハッシュマップ マップ = 新しい HashMap();  優先キューq = 新しいPriorityQueue();  map.put(S, 新しいノード(S, 0));  q.add(新しいノード(S, 0));  while (!q.isEmpty()) { ノード n = q.poll();  int v = n.v;  int 距離 = n.距離;  訪問[v] = true;  配列リスト > adjList = adj.get(v);  for (配列リスト adjLink : adjList) { if (visited[adjLink.get(0)] == false) { if (!map.containsKey(adjLink.get(0))) { map.put( adjLink.get(0), new Node (v, 距離 + adjLink.get(1)));  } else { ノード sn = map.get(adjLink.get(0));  if (距離 + adjLink.get(1)< sn.distance) {  sn.v = v;  sn.distance  = distance + adjLink.get(1);  }  }  q.add(new Node(adjLink.get(0),  distance  + adjLink.get(1)));  }  }  }  int[] result = new int[V];  for (int i = 0; i < V; i++) {  result[i] = map.get(i).distance;  }  return result;  }  public static void main(String[] args)  {  ArrayList >> adj = 新しい ArrayList();  ハッシュマップ >> マップ = 新しい HashMap();  int V = 6;  int E = 5;  int[] u = { 0, 0, 1, 2, 4 };  int[] v = { 3, 5, 4, 5, 5 };  int[] w = { 9, 4, 4, 10, 3 };  for (int i = 0; i< E; i++) {  ArrayList エッジ = 新しい ArrayList();  エッジ.add(v[i]);  エッジ.add(w[i]);  配列リスト > adjList;  if (!map.containsKey(u[i])) { adjList = new ArrayList();  } else { adjList = map.get(u[i]);  adjList.add(エッジ);  map.put(u[i], adjList);  配列リスト エッジ2 = 新しいArrayList();  edge2.add(u[i]);  edge2.add(w[i]);  配列リスト > adjList2;  if (!map.containsKey(v[i])) { adjList2 = new ArrayList();  else { adjList2 = map.get(v[i]);  adjList2.add(edge2);  map.put(v[i], adjList2);  } for (int i = 0; i< V; i++) {  if (map.containsKey(i)) {  adj.add(map.get(i));  }  else {  adj.add(null);  }  }  int S = 1;  // Input sample  //[0 [[3, 9], [5, 4]],  // 1 [[4, 4]],  // 2 [[5, 10]],  // 3 [[0, 9]],  // 4 [[1, 4], [5, 3]],  // 5 [[0, 4], [2, 10], [4, 3]]  //]  int[] result  = DijkstraAlgoForShortestDistance.dijkstra(  V, adj, S);  System.out.println(Arrays.toString(result));  } }>

# Python implementation of Dijkstra Algorithm import heapq class Node: def __init__(self, v, distance): self.v = v self.distance = distance def __lt__(self, other): return self.distance < other.distance def dijkstra(V, adj, S): visited = [False] * V map = {} q = [] map[S] = Node(S, 0) heapq.heappush(q, Node(S, 0)) while q: n = heapq.heappop(q) v = n.v distance = n.distance visited[v] = True adjList = adj[v] for adjLink in adjList: if not visited[adjLink[0]]: if adjLink[0] not in map: map[adjLink[0]] = Node(v, distance + adjLink[1]) else: sn = map[adjLink[0]] if distance + adjLink[1] < sn.distance: sn.v = v sn.distance = distance + adjLink[1] heapq.heappush(q, Node(adjLink[0], distance + adjLink[1])) result = [0] * V for i in range(V): result[i] = map[i].distance return result def main(): adj = [[] for _ in range(6)] V = 6 E = 5 u = [0, 0, 1, 2, 4] v = [3, 5, 4, 5, 5] w = [9, 4, 4, 10, 3] for i in range(E): edge = [v[i], w[i]] adj[u[i]].append(edge) edge2 = [u[i], w[i]] adj[v[i]].append(edge2) S = 1 result = dijkstra(V, adj, S) print(result) if __name__ == '__main__': main() # This code is contributed by ragul21>

// C# Code: using System; using System.Collections.Generic; public class Graph {  // No. of vertices  private int V;  // adjacency list  private List>[] 形容詞;  // コンストラクター public Graph(int v) { V = v;  adj = 新しいリスト>[ v ];  for (int i = 0; i< v; ++i)  adj[i] = new List>();  } // グラフにエッジを追加する関数 public void addEdge(int u, int v, int w) { adj[u].Add(Tuple.Create(v, w));  adj[v].Add(Tuple.Create(u, w));  } // s からの最短パスを出力 public void ShortestPath(int s) { // 前処理中の頂点を格納する優先キューを作成 //  var pq = 新しい PriorityQueue>();  // 距離のベクトルを作成し、 // すべての距離を無限 (INF) として初期化します var dist = new int[V];  for (int i = 0; i< V; i++)  dist[i] = int.MaxValue;  // Insert source itself in priority queue and  // initialize its distance as 0.  pq.Enqueue(Tuple.Create(0, s));  dist[s] = 0;  /* Looping till priority queue becomes empty (or all  distances are not finalized) */  while (pq.Count != 0) {  // The first vertex in pair is the minimum  // distance vertex, extract it from priority  // queue. vertex label is stored in second of  // pair (it has to be done this way to keep the  // vertices sorted distance (distance must be  // first item in pair)  var u = pq.Dequeue().Item2;  // 'i' is used to get all adjacent vertices of a  // vertex  foreach(var i in adj[u])  {  // Get vertex label and weight of current  // adjacent of u.  int v = i.Item1;  int weight = i.Item2;  // If there is shorted path to v through u.  if (dist[v]>dist[u] + Weight) { // v の距離を更新 dist[v] = dist[u] + Weight;  pq.Enqueue(Tuple.Create(dist[v], v));  } } } // dist[] に保存されている最短距離を出力します Console.WriteLine('ソースからの頂点距離');  for (int i = 0; i< V; ++i)  Console.WriteLine('{0}		{1}', i, dist[i]);  } } public class PriorityQueue{ プライベート読み取り専用リスト_データ;  プライベート読み取り専用の比較_比較した;  public PriorityQueue(): this(比較.Default) { } public PriorityQueue(IComparer)比較): this(比較.比較) { } public PriorityQueue(比較比較) { _data = 新しいリスト();  _compare = 比較;  public void Enqueue(T item) { _data.Add(item);  var childIndex = _data.Count - 1;  while (childIndex> 0) { varparentIndex = (childIndex - 1) / 2;  if (_compare(_data[childIndex], _data[parentIndex])>= 0) ブレーク;  T tmp = _data[childIndex];  _data[子インデックス] = _データ[親インデックス];  _data[親インデックス] = tmp;  childIndex = 親インデックス;  } } public T Dequeue() { // pq が空ではないと仮定します。コードを呼び出すまで var lastElement = _data.Count - 1;  varfrontItem = _data[0];  _data[0] = _data[lastElement];  _data.RemoveAt(lastElement);  --lastElement;  varparentIndex = 0;  while (true) { var childIndex =parentIndex * 2 + 1;  if (childIndex> lastElement) ブレーク; // ツリーの終わり var rightChild = childIndex + 1;  if (右子<= lastElement  && _compare(_data[rightChild],  _data[childIndex])  < 0)  childIndex = rightChild;  if (_compare(_data[parentIndex],  _data[childIndex])  <= 0)  break; // Correct position  T tmp = _data[parentIndex];  _data[parentIndex] = _data[childIndex];  _data[childIndex] = tmp;  parentIndex = childIndex;  }  return frontItem;  }  public T Peek()  {  T frontItem = _data[0];  return frontItem;  }  public int Count  {  get { return _data.Count; }  } } class Program {  // Driver program to test methods of graph class  static void Main(string[] args)  {  // create the graph given in above figure  int V = 7;  Graph g = new Graph(V);  // making above shown graph  g.addEdge(0, 1, 2);  g.addEdge(0, 2, 6);  g.addEdge(1, 3, 5);  g.addEdge(2, 3, 8);  g.addEdge(3, 4, 10);  g.addEdge(3, 5, 15);  g.addEdge(4, 6, 2);  g.addEdge(5, 6, 6);  g.shortestPath(0);  } }>

class PriorityQueue {  constructor() {  this.queue = [];  }  enqueue(element, priority) {  this.queue.push({ element, priority });  this.queue.sort((a, b) =>a.優先度 - b.優先度);  dequeue() { if (this.isEmpty()) { null を返します。  this.queue.shift().element を返します。  isEmpty() { return this.queue.length === 0;  } } class Graph {constructor(V) { this.V = V;  this.adj = 新しい配列(V);  for (i = 0 とする; i< V; i++) {  this.adj[i] = [];  }  }  addEdge(u, v, w) {  this.adj[u].push({ v, w });  this.adj[v].push({ v: u, w });  }  shortestPath(src) {  const pq = new PriorityQueue();  const dist = new Array(this.V).fill(Infinity);  const visited = new Array(this.V).fill(false);  pq.enqueue(src, 0);  dist[src] = 0;  while (!pq.isEmpty()) {  const u = pq.dequeue();  if (visited[u]) continue;  visited[u] = true;  for (const { v, w } of this.adj[u]) {  if (!visited[v] && dist[u] + w < dist[v]) {  dist[v] = dist[u] + w;  pq.enqueue(v, dist[v]);  }  }  }  console.log('Vertex Distance from Source');  for (let i = 0; i < this.V; i++) {  console.log(`${i}		${dist[i] === Infinity ? 'Infinity' : dist[i]}`);  }  } } function main() {  const V = 7;  const g = new Graph(V);  g.addEdge(0, 1, 2);  g.addEdge(0, 2, 6);  g.addEdge(1, 3, 5);  g.addEdge(2, 3, 8);  g.addEdge(3, 4, 10);  g.addEdge(3, 5, 15);  g.addEdge(4, 6, 2);  g.addEdge(5, 6, 6);  g.shortestPath(0); } main();>