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从家到大学的最终最短距离是 7。该值是在处理完所有更小的未圈出候选值（特别是标签为 4 的顶点 E 和标签为 6 的顶点 B）之后确定的。
适用条件：算法已经处理了所有暂定标签小于 7 的顶点。；大学处的标签 7 是剩余的最小未圈出标签。；图中的边权重固定为示例中所示。
从家到大学的最终最短距离是 7。该值是在处理完所有更小的未圈出候选值（特别是标签为 4 的顶点 E 和标签为 6 的顶点 B）之后确定的。
适用条件：算法已经处理了所有暂定标签小于 7 的顶点。；大学处的标签 7 是剩余的最小未圈出标签。；图中的边权重固定为示例中所示。
初始化步骤涉及给起始顶点（家）分配距离 0，并通过在它周围画一个圆圈来将其标记为已访问。所有其他顶点最初都被认为具有无限或未定义的距离，直到它们被邻居计算更新。
适用条件：算法正在启动。；源顶点被识别为“家”。
初始化步骤涉及给起始顶点（家）分配距离 0，并通过在它周围画一个圆圈来将其标记为已访问。所有其他顶点最初都被认为具有无限或未定义的距离，直到它们被邻居计算更新。
适用条件：算法正在启动。；源顶点被识别为“家”。
顶点处的数字标签代表从源顶点（家）到该特定顶点的当前已知最佳距离。标签周围的蓝色圆圈表示该距离在当前算法运行中已被接受为该顶点的最终值。
适用条件：演示使用视觉白板式的表示法。；源顶点是“家”。；算法是 Dijkstra 最短路径算法。
顶点处的数字标签代表从源顶点（家）到该特定顶点的当前已知最佳距离。标签周围的蓝色圆圈表示该距离在当前算法运行中已被接受为该顶点的最终值。
适用条件：演示使用视觉白板式的表示法。；源顶点是“家”。；算法是 Dijkstra 最短路径算法。
规则是选择具有最小暂定距离标签的未圈出顶点。然后圈出该顶点以将其标记为已确定，并从提供此最小距离的顶点画出前驱箭头。
适用条件：有分配了距离标签的未圈出顶点。；算法在更新邻居后处于选择阶段。
规则是选择具有最小暂定距离标签的未圈出顶点。然后圈出该顶点以将其标记为已确定，并从提供此最小距离的顶点画出前驱箭头。
适用条件：有分配了距离标签的未圈出顶点。；算法在更新邻居后处于选择阶段。