单源最短路径（Single Source Shortest Path）：对于一个带权图
$G = (V, E)$ ，其中每条边的权重是一个实数。另外，给定$v$ 中的一个顶点，称之为源点。则源点到其他所有各个顶点之间的最短路径长度，称为单源最短路径。
这里的路径长度，指的是路径上各边权之和。
单源最短路径问题的核心是找到从源点到其他各个顶点的路径，使得路径上边的权重之和最小。这个问题在许多实际应用中都非常重要，比如网络路由、地图导航、通信网络优化等。
常见的解决单源最短路径问题的算法包括：
- Dijkstra 算法：一种贪心算法，用于解决无负权边的情况。它逐步扩展当前已知最短路径的范围，选择当前距离起始节点最近的节点，并更新与该节点相邻的节点的距离。
- Bellman-Ford 算法：适用于有负权边的情况。它通过多次迭代来逐步逼近最短路径，每次迭代都尝试通过更新边的权重来缩短路径。
- SPFA 算法：优化的 Bellman-Ford 算法，它在每次迭代中不遍历所有的边，而是选择性地更新与当前节点相关的边，从而提高了算法的效率。
这些算法根据图的特点和问题的需求有所不同，选择适合的算法可以在不同情况下有效地解决单源最短路径问题。
Dijkstra 算法的算法思想：通过逐步选择距离起始节点最近的节点，并根据这些节点的路径更新其他节点的距离，从而逐步找到最短路径。