Dijkstra算法用数组实现时，核心是dist[]记录源点到各顶点当前最短距离，visited[]标记是否已确定最短路径；初始化dist[src]=0、其余为Integer.MAX_VALUE，visited全为false；每轮选未访问中dist最小顶点u，标记visited[u]=true，并用u松弛所有邻接点v：若dist[u]+weight<dist[v]则更新dist[v]。
在 Java 中用数组实现 Dijkstra 算法的距离状态表，核心是用一个一维数组 dist[] 记录从源点到各顶点的当前最短距离，并配合一个布尔数组 visited[] 标记顶点是否已确定最短路径。这种方式适合顶点数不多、图结构较简单（如邻接矩阵存储）的场景，代码简洁、易理解。
距离数组与访问标记数组的定义
假设图有 n 个顶点（编号 0 到 n−1），源点为 src：
-
int[] dist = new int[n];：初始时除dist[src] = 0外，其余设为Integer.MAX_VALUE（表示不可达） -
boolean[] visited = new boolean[n];：记录每个顶点是否已找到最终最短距离
初始化与主循环逻辑
初始化后，进行 n 轮迭代，每轮选出未访问中 dist 最小的顶点 u，并用它松弛其所有邻接点：
- 查找最小未访问顶点：遍历
visited[i] == false的所有i，取dist[i]最小者（可用简单线性扫描，无需优先队列） - 标记
visited[u] = true - 对每个邻接顶点
v（即图中存在边u → v，权值为weight），若dist[u] + weight ，则更新 <code>dist[v] = dist[u] + weight
注意：若用邻接矩阵 graph[u][v] 存储，权值为非负整数，0 或 Integer.MAX_VALUE 表示无边；若用邻接表，需额外遍历每个顶点的邻接链表。
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关键细节与常见陷阱
使用数组实现时需特别注意：
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避免整数溢出：比较
dist[u] + weight < dist[v]前，先判断dist[u] == Integer.MAX_VALUE，否则加法可能溢出变负数，导致错误更新 - 权值必须非负：Dijkstra 不适用于含负权边的图，否则数组方式也无法挽救算法失效
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不可达顶点保持 MAX_VALUE：最终
dist[i] == Integer.MAX_VALUE即表示从源点无法到达顶点i
简化的代码片段示意
以邻接矩阵为例（无边用 INF = Integer.MAX_VALUE 表示）：
final int INF = Integer.MAX_VALUE;
int n = graph.length;
int[] dist = new int[n];
boolean[] visited = new boolean[n];
Arrays.fill(dist, INF);
dist[src] = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
// 找当前未访问的最小距离顶点
int u = -1;
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (!visited[j] && (u == -1 || dist[j] < dist[u])) u = j;
}
if (u == -1 || dist[u] == INF) break; // 剩余不可达，提前退出
visited[u] = true;
// 松弛所有邻接点
for (int v = 0; v < n; v++) {
if (graph[u][v] != INF && dist[u] != INF) { // 防溢出
int alt = dist[u] + graph[u][v];
if (alt < dist[v]) dist[v] = alt;
}
}
}
该实现时间复杂度为 O(V²)，适合 V ≤ 1000 的稠密图；若顶点多且稀疏，建议改用堆优化（PriorityQueue）。
