这个代码是在图的邻接矩阵（无项、有权）的代码的基础上，添加了dijkstra最短路径函数，并且修改测试用例和主函数代码，图的邻接矩阵（无项、有权）的代码具体请查看 【C语言\数据结构】图之邻接矩阵（无向、有权）代码简单实现，这里就不过多赘述。

我们用一个案例来解释dijkstra最短路径的思路：

引入问题：求A顶点到达其他顶点的最短路径长度和最短路径。

引入定义：一个顶点到达其他顶点的直接距离的最小值就是最短路径。

例如，A顶点可以到达BDEF四个顶点，直接距离分别是AB2,AD4,AE3,AF5，这些距离的最短直接距离是AB2，则AB2就是最短路径。

因为如果你想从A到达其他顶点再从其他顶点到达B，第一步的距离一定要比AB这个直接距离大，所以AB就是最短路径。

接着我们引入judgment[i]和dist[i]和path[i]一维数组，分别表示A顶点到i顶点最短路径有无确定，A顶点到i顶点的最短路径，和该最短路径中i顶点的前一个顶点的下标。

首先我们访问A顶点，把A顶点到其他顶点的直接距离，修正到dist数组中，也就是目前A顶点到其他顶点的最短路径长度，path数组都存储A，因为目前的最短路径中，各顶点的前一个顶点的下标就是A。

接着我们找到最短的直接距离，依据定义我们知道AB就是A到B的最短路径，把judgment[B]修正为true，表示A到B的最短路径已经确定，然后访问B顶点，看看A到B再由B顶点到其他顶点的距离，会不会比目前存储的dist最短路径还要小，如果还要小，就修正dist和path数组。

第一步，访问A顶点，得到：

第二步：找到dist中最小的值，这个值的judgement必须为false，已经确定的最短路径就不需要访问了。把judgement[B]置true，由B顶点修正dist和path。B顶点到C顶点距离是2，ABC距离一共是4，比dist存储的无穷要小，就修正dist，接着修正path。

第三步：在还没有确定最短路径的顶点中，找dist最小的值，EF随便选一个，再由E顶点修正其他没有确定最短路径的顶点的dist和path，由于E只能到D或者A，A顶点最短路径已经确定不考虑，ED是2,2+3=5大于4，所以不用修正。

第四步：F中找到dist最小的顶点F，把F顶点的judgmen改为T，再通过F顶点修正dist和path，由于F只能到A或者B，AB的最短路径已经确定，不考虑。

第五步：在judgment为F的顶点中找到dist最小的顶点，CD选一个C，judgement改为T，由C顶点修正剩下judgment为F的顶点，C可以到BD,B最短路径已经确定不考虑，CD是2,C的dist4+2大于D的dist，不修正。

第六步：