// Program to find Dijkstra's shortest path using // priority_queue in STL #include  using namespace std; #define INF 0x3f3f3f3f // iPair ==>par entero typedef par par; // Esta clase representa un gráfico dirigido usando // representación de lista de adyacencia class Graph { int V; // Número de vértices // En un gráfico ponderado, necesitamos almacenar el vértice // y el par de pesos para cada lista de aristas>* adj; público: Gráfico (int V); // Constructor // función para agregar un borde al gráfico void addEdge(int u, int v, int w);  // imprime la ruta más corta desde s voidshortPath(int s); }; // Asigna memoria para la lista de adyacencia Graph::Graph(int V) { this->V = V;  adj = nueva lista [V]; } void Graph::addEdge(int u, int v, int w) { adj[u].push_back(make_pair(v, w));  adj[v].push_back(make_pair(u, w)); } // Imprime las rutas más cortas desde src a todos los demás vértices void Graph::shortestPath(int src) { // Crea una cola de prioridad para almacenar los vértices que // están siendo preprocesados. Esta es una sintaxis extraña en C++.  // Consulte el enlace a continuación para obtener detalles de esta sintaxis // https://www.techcodeview.com prioridad_queue , mayor que >pq;  // Crea un vector para distancias e inicializa todas // las distancias como un vector infinito (INF) dist(V,INF);  // Inserta la fuente en la cola de prioridad e inicializa // su distancia como 0. pq.push(make_pair(0, src));  dist[fuente] = 0;  /* Recorriendo hasta que la cola de prioridad se vacíe (o no se finalicen todas las distancias) */ while (!pq.empty()) { // El primer vértice del par es la distancia mínima // vértice, extráigalo de la cola de prioridad.  // la etiqueta del vértice se almacena en el segundo del par ( // debe hacerse de esta manera para mantener los vértices // distancia ordenada (la distancia debe ser el primer elemento // del par) int u = pq.top().segundo; pq.pop(); // 'i' se usa para obtener todos los vértices adyacentes de una // lista de vértices>::iterador i;  for (i = adj[u].begin(); i != adj[u].end(); ++i) { // Obtener la etiqueta del vértice y el peso del // actual adyacente de u.  int v = (*i).primero;  peso int = (*i).segundo;  // Si hay un camino corto de v a través de u.  if (dist[v]> dist[u] + peso) { // Actualizando la distancia de v dist[v] = dist[u] + peso;  pq.push(make_pair(dist[v], v));  } } } // Imprime las distancias más cortas almacenadas en dist[] printf('Distancia de vértice desde la fuente
');  para (int i = 0; i< V; ++i)  printf('%d 		 %d
', i, dist[i]); } // Driver program to test methods of graph class int main() {  // create the graph given in above figure  int V = 7;  Graph g(V);  // making above shown graph  g.addEdge(0, 1, 2);  g.addEdge(0, 2, 6);  g.addEdge(1, 3, 5);  g.addEdge(2, 3, 8);  g.addEdge(3, 4, 10);  g.addEdge(3, 5, 15);  g.addEdge(4, 6, 2);  g.addEdge(5, 6, 6);  g.shortestPath(0);  return 0; }>

import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.PriorityQueue; public class DijkstraAlgoForShortestDistance {  static class Node implements Comparable{  En televisión;  distancia interna;  Nodo público (int v, int distancia) { this.v = v;  esta.distancia = distancia;  } @Override public int compareTo(Nodo n) { if (esta.distancia<= n.distance) {  return -1;  }  else {  return 1;  }  }  }  static int[] dijkstra(  int V,  ArrayList >> adj, int S) { booleano[] visitado = nuevo booleano[V];  HashMap mapa = nuevo HashMap();  Cola de prioridadq = nueva PriorityQueue();  map.put(S, nuevo Nodo(S, 0));  q.add(nuevo Nodo(S, 0));  while (!q.isEmpty()) { Nodo n = q.poll();  int v = n.v;  int distancia = n.distancia;  visitado[v] = verdadero;  Lista de arreglo > adjList = adj.get(v);  para (ListaArray adjLink: adjList) { if (visitado[adjLink.get(0)] == false) { if (!map.containsKey(adjLink.get(0))) { map.put( adjLink.get(0), nuevo nodo (v, distancia + adjLink.get(1)));  } else { Nodo sn = map.get(adjLink.get(0));  si (distancia + adjLink.get(1)< sn.distance) {  sn.v = v;  sn.distance  = distance + adjLink.get(1);  }  }  q.add(new Node(adjLink.get(0),  distance  + adjLink.get(1)));  }  }  }  int[] result = new int[V];  for (int i = 0; i < V; i++) {  result[i] = map.get(i).distance;  }  return result;  }  public static void main(String[] args)  {  ArrayList >> adj = nueva ArrayList();  HashMap >> mapa = nuevo HashMap();  int V = 6;  int E = 5;  int[] u = { 0, 0, 1, 2, 4 };  int[] v = {3, 5, 4, 5, 5};  int[]w = {9, 4, 4, 10, 3};  para (int i = 0; i< E; i++) {  ArrayList borde = nueva ArrayList();  borde.add(v[i]);  borde.add(w[i]);  Lista de arreglo > listaadj;  if (!map.containsKey(u[i])) { adjList = nueva ArrayList();  } else { adjList = map.get(u[i]);  } adjList.add(borde);  map.put(u[i], adjList);  Lista de arreglo borde2 = nueva ArrayList();  borde2.add(u[i]);  borde2.add(w[i]);  Lista de arreglo > listaadj2;  if (!map.containsKey(v[i])) { adjList2 = nueva ArrayList();  } else { adjList2 = map.get(v[i]);  } adjList2.add(edge2);  map.put(v[i], adjList2);  } para (int i = 0; i< V; i++) {  if (map.containsKey(i)) {  adj.add(map.get(i));  }  else {  adj.add(null);  }  }  int S = 1;  // Input sample  //[0 [[3, 9], [5, 4]],  // 1 [[4, 4]],  // 2 [[5, 10]],  // 3 [[0, 9]],  // 4 [[1, 4], [5, 3]],  // 5 [[0, 4], [2, 10], [4, 3]]  //]  int[] result  = DijkstraAlgoForShortestDistance.dijkstra(  V, adj, S);  System.out.println(Arrays.toString(result));  } }>

# Python implementation of Dijkstra Algorithm import heapq class Node: def __init__(self, v, distance): self.v = v self.distance = distance def __lt__(self, other): return self.distance < other.distance def dijkstra(V, adj, S): visited = [False] * V map = {} q = [] map[S] = Node(S, 0) heapq.heappush(q, Node(S, 0)) while q: n = heapq.heappop(q) v = n.v distance = n.distance visited[v] = True adjList = adj[v] for adjLink in adjList: if not visited[adjLink[0]]: if adjLink[0] not in map: map[adjLink[0]] = Node(v, distance + adjLink[1]) else: sn = map[adjLink[0]] if distance + adjLink[1] < sn.distance: sn.v = v sn.distance = distance + adjLink[1] heapq.heappush(q, Node(adjLink[0], distance + adjLink[1])) result = [0] * V for i in range(V): result[i] = map[i].distance return result def main(): adj = [[] for _ in range(6)] V = 6 E = 5 u = [0, 0, 1, 2, 4] v = [3, 5, 4, 5, 5] w = [9, 4, 4, 10, 3] for i in range(E): edge = [v[i], w[i]] adj[u[i]].append(edge) edge2 = [u[i], w[i]] adj[v[i]].append(edge2) S = 1 result = dijkstra(V, adj, S) print(result) if __name__ == '__main__': main() # This code is contributed by ragul21>

// C# Code: using System; using System.Collections.Generic; public class Graph {  // No. of vertices  private int V;  // adjacency list  private List>[] adj;  // Constructor public Graph(int v) { V = v;  adj = nueva lista>[ v ];  para (int i = 0; i< v; ++i)  adj[i] = new List>();  } // función para agregar un borde al gráfico public void addEdge(int u, int v, int w) { adj[u].Add(Tuple.Create(v, w));  adj[v].Add(Tuple.Create(u, w));  } // imprime la ruta más corta desde s public voidshortPath(int s) { // Crea una cola de prioridad para almacenar los vértices que // se están preprocesando.  var pq = nueva cola de prioridad>();  // Crea un vector para distancias e inicializa todas // las distancias como infinitas (INF) var dist = new int[V];  para (int i = 0; i< V; i++)  dist[i] = int.MaxValue;  // Insert source itself in priority queue and  // initialize its distance as 0.  pq.Enqueue(Tuple.Create(0, s));  dist[s] = 0;  /* Looping till priority queue becomes empty (or all  distances are not finalized) */  while (pq.Count != 0) {  // The first vertex in pair is the minimum  // distance vertex, extract it from priority  // queue. vertex label is stored in second of  // pair (it has to be done this way to keep the  // vertices sorted distance (distance must be  // first item in pair)  var u = pq.Dequeue().Item2;  // 'i' is used to get all adjacent vertices of a  // vertex  foreach(var i in adj[u])  {  // Get vertex label and weight of current  // adjacent of u.  int v = i.Item1;  int weight = i.Item2;  // If there is shorted path to v through u.  if (dist[v]>dist[u] + peso) { // Actualizando la distancia de v dist[v] = dist[u] + peso;  pq.Enqueue(Tuple.Create(dist[v], v));  } } } // Imprime las distancias más cortas almacenadas en dist[] Console.WriteLine('Vertex Distance from Source');  para (int i = 0; i< V; ++i)  Console.WriteLine('{0}		{1}', i, dist[i]);  } } public class PriorityQueue{Lista privada de solo lectura_datos;  Comparación privada de solo lectura_comparado;  PriorityQueue pública(): esto(Comparar.Predeterminado) { } PriorityQueue pública (IComparercomparar): this(compare.Compare) { } public PriorityQueue(Comparacióncomparación) { _data = nueva lista();  _comparar = comparación;  } public void Enqueue (elemento T) { _data.Add(elemento);  var childIndex = _data.Count - 1;  mientras (childIndex> 0) { var parentIndex = (childIndex - 1) / 2;  if (_compare(_data[childIndex], _data[parentIndex])>= 0) descanso;  T tmp = _data[childIndex];  _data[childIndex] = _data[parentIndex];  _data[parentIndex] = tmp;  índiceniño = índicepadre;  } } public T Dequeue() { // asume que pq no está vacío; hasta llamar al código var lastElement = _data.Count - 1;  var frontItem = _data[0];  _datos[0] = _datos[últimoElemento];  _data.RemoveAt(últimoElemento);  --últimoElemento;  var índicepadre = 0;  mientras (verdadero) { var childIndex = parentIndex * 2 + 1;  si (childIndex> lastElement) se rompe; // Fin del árbol var rightChild = childIndex + 1;  si (derechaNiño<= lastElement  && _compare(_data[rightChild],  _data[childIndex])  < 0)  childIndex = rightChild;  if (_compare(_data[parentIndex],  _data[childIndex])  <= 0)  break; // Correct position  T tmp = _data[parentIndex];  _data[parentIndex] = _data[childIndex];  _data[childIndex] = tmp;  parentIndex = childIndex;  }  return frontItem;  }  public T Peek()  {  T frontItem = _data[0];  return frontItem;  }  public int Count  {  get { return _data.Count; }  } } class Program {  // Driver program to test methods of graph class  static void Main(string[] args)  {  // create the graph given in above figure  int V = 7;  Graph g = new Graph(V);  // making above shown graph  g.addEdge(0, 1, 2);  g.addEdge(0, 2, 6);  g.addEdge(1, 3, 5);  g.addEdge(2, 3, 8);  g.addEdge(3, 4, 10);  g.addEdge(3, 5, 15);  g.addEdge(4, 6, 2);  g.addEdge(5, 6, 6);  g.shortestPath(0);  } }>

class PriorityQueue {  constructor() {  this.queue = [];  }  enqueue(element, priority) {  this.queue.push({ element, priority });  this.queue.sort((a, b) =>a.prioridad - b.prioridad);  } quitar de cola() { if (this.isEmpty()) { return null;  } devolver this.queue.shift().elemento;  } está vacío() { return this.queue.length === 0;  } } clase Gráfico { constructor(V) { this.V = V;  this.adj = nueva matriz (V);  para (sea i = 0; i< V; i++) {  this.adj[i] = [];  }  }  addEdge(u, v, w) {  this.adj[u].push({ v, w });  this.adj[v].push({ v: u, w });  }  shortestPath(src) {  const pq = new PriorityQueue();  const dist = new Array(this.V).fill(Infinity);  const visited = new Array(this.V).fill(false);  pq.enqueue(src, 0);  dist[src] = 0;  while (!pq.isEmpty()) {  const u = pq.dequeue();  if (visited[u]) continue;  visited[u] = true;  for (const { v, w } of this.adj[u]) {  if (!visited[v] && dist[u] + w < dist[v]) {  dist[v] = dist[u] + w;  pq.enqueue(v, dist[v]);  }  }  }  console.log('Vertex Distance from Source');  for (let i = 0; i < this.V; i++) {  console.log(`${i}		${dist[i] === Infinity ? 'Infinity' : dist[i]}`);  }  } } function main() {  const V = 7;  const g = new Graph(V);  g.addEdge(0, 1, 2);  g.addEdge(0, 2, 6);  g.addEdge(1, 3, 5);  g.addEdge(2, 3, 8);  g.addEdge(3, 4, 10);  g.addEdge(3, 5, 15);  g.addEdge(4, 6, 2);  g.addEdge(5, 6, 6);  g.shortestPath(0); } main();>