[华为OD] 最小传输时延(dijkstra算法)

明天就要面试了我也太紧张了吧

但是终于找到了一个比较好理解的dijkstra的python解法，让我快点把它背下来！！！！

题目

先把题目放出来

某通信网络中有N个网络结点，用1到N进行标识。网络通过一个有向无环图表示，其中题的边的值表示结点之间的消息传递时延。现给定相连节点之间的时延列表 times[i] = {u,v,w},其中u表示源节点，v表示目的节点，w表示u和v之间的消息传递时延。
请计算给定源结点到目的结点的最小传输时延，如果目的结点不可达，返回-1。

输入描述：
输入的第一行为两个正整数，分别表示网络结点的个数N以及时延列表长度M，用空格分隔。
接下来的M行为两个结点间的时延列表[u,v,w]
输入的最后一行为两个正整数，分别表示源结点和目的结点。

比如：

输入	3 3 1 2 11 2 3 13 1 3 50 1 3
输出	24

一个有向无环图，用dfs也很好做。这里我们重点看一下dijkstra怎么做。

dijkstra算法的python实现

最短路径算法Dijkstra，主要思想是贪心。每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。
更具体地来说：
假设我们现在在一个有权图中，图中有n个点，点与点相连的路径上都分配有权重，代表了两点之间的距离。现在有一个起始点i，终点j，如果求i到j的最短距离。

1. 我们建立一个集合s，把起始点i放进去，然后在与i相邻的边中寻找与i距离最近的点，并把这个点放到集合中去。
2. 然后第二次遍历与集合中的点相连的点，并更新到起始点的距离，并把距离起始点i最近的点放到集合中去。
3. 继续上面的做法，每次都在集合中添加一个点。直到没有新的点可以添加进去。

我们来写一个比较简单的python实现。
假设现在有n个节点，同时有一个输入distance距离列表，里面的元素表示的是[u,v,w]即u到v的距离。现在给定起点k，求k到最远的点的最小距离

dist = [float('inf')]*n # 构建一个列表存放n个结点到目标k的距离
dist[k-1] = 0  # 第k个结点到他本身的距离为0

g = [[float('inf')] * n for _ in range(n)] # 构建一个矩阵，表示n个结点彼此的距离。
for x, y, dis in distance:
	g[x-1][y-1] = time  # 按照distance列表更新矩阵中两两结点的距离。

used = [False]*n # 判断点是否已经加入了set里面。

for _ in range(n):
	x = -1
	for y, u in enumerate(used):
		if