迪杰斯特拉算法用数组实现的核心是dist[]存最短距离、visited[]标记是否已确定最短路径；初始化dist[src]=0、其余为MAX_VALUE，visited全为false；每轮选未访问中dist最小的u，设visited[u]=true，并对其邻接点v松弛更新；共n轮，可加prev[]还原路径。
用数组实现迪杰斯特拉算法，核心是靠两个一维数组协同管理节点状态：一个存当前最短距离，一个标记是否已确定最短路径。不需要复杂数据结构，适合顶点数不多、图用邻接矩阵表示的场景。
距离数组 dist[] 的作用与初始化
dist[i] 表示从源点到顶点 i 的当前已知最短距离。
- 源点 src 对应位置设为 0：
dist[src] = 0 - 其余顶点初始设为不可达状态，Java 中常用
Integer.MAX_VALUE（C/C++ 用INT_MAX或自定义大常量） - 若图用邻接矩阵
graph[][]存储，则初始化可直接复制首行：dist[i] = graph[src][i]（注意跳过无边情况，如 graph[src][i] == 0 或 MAX 值时需设为 MAX_VALUE）
访问标记数组 visited[] 的意义
visited[i] 是布尔标记，表示顶点 i 是否已进入“最短路径集合”——即它的最短距离已最终确认，后续不再更新。
- 全部初始化为
false - 每轮选出未访问中 dist 最小的顶点 u 后，立即执行
visited[u] = true - 松弛操作时只处理
!visited[v]的邻接点，避免重复或错误覆盖
主循环中的关键操作：选点 + 松弛
共执行 n 轮（n 为顶点总数），每轮完成一次“确定最短距离”的节点扩张。
- 线性扫描找最小：遍历所有 i，满足
!visited[i] && dist[i] < min，记录下标 u - 若 u == -1，说明剩余节点均不可达，可提前退出
- 对每个邻接点 v（即
graph[u][v] > 0或graph[u][v] != MAX），检查能否通过 u 改进 dist[v]：
if (dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; }
补充：如何还原实际路径（不止距离）
仅靠 dist[] 只能得到最短距离值。若需输出路径，需额外维护前驱数组 prev[]：
- 初始化
prev[i] = -1 - 每次成功更新
dist[v]时，同步设置prev[v] = u - 从终点反向追踪
prev[dest], prev[prev[dest]], ...直到源点，再逆序即可得完整路径
