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————— 第二天 —————
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如何遍历呢？
第一层，遍历顶点A：
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第二层，遍历A的邻接顶点B和C：
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第三层，遍历顶点B的邻接顶点D、E，遍历顶点C的邻接顶点F：
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第四层，遍历顶点E的邻接顶点G，也就是目标节点：
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由此得出，图中顶点A到G的（第一条）最短路径是A-B-E-G：
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换句话说，就是寻找从A到G之间，权值之和最小的路径。
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究竟什么是迪杰斯特拉算法？它是如何寻找图中顶点的最短路径呢？
这个算法的本质，是不断刷新起点与其他各个顶点之间的 “距离表”。
让我们来演示一下迪杰斯特拉的详细过程：
第1步，创建距离表。表中的Key是顶点名称，Value是从起点A到对应顶点的已知最短距离。但是，一开始我们并不知道A到其他顶点的最短距离是多少，Value默认是无限大：
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第2步，遍历起点A，找到起点A的邻接顶点B和C。从A到B的距离是5，从A到C的距离是2。把这一信息刷新到距离表当中：
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第3步，从距离表中找到从A出发距离最短的点，也就是顶点C。
第4步，遍历顶点C，找到顶点C的邻接顶点D和F（A已经遍历过，不需要考虑）。从C到D的距离是6，所以A到D的距离是2+6=8；从C到F的距离是8，所以从A到F的距离是2+8=10。把这一信息刷新到表中：
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接下来重复第3步、第4步所做的操作：
第5步，也就是第3步的重复，从距离表中找到从A出发距离最短的点（C已经遍历过，不需要考虑），也就是顶点B。
第6步，也就是第4步的重复，遍历顶点B，找到顶点B的邻接顶点D和E（A已经遍历过，不需要考虑）。从B到D的距离是1，所以A到D的距离是5+1=6，小于距离表中的8；从B到E的距离是6，所以从A到E的距离是5+6=11。把这一信息刷新到表中：
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（在第6步，A到D的距离从8刷新到6，可以看出距离表所发挥的作用。距离表通过迭代刷新，用新路径长度取代旧路径长度，最终可以得到从起点到其他顶点的最短距离）
第7步，从距离表中找到从A出发距离最短的点（B和C不用考虑），也就是顶点D。
第8步，遍历顶点D，找到顶点D的邻接顶点E和F。从D到E的距离是1，所以A到E的距离是6+1=7，小于距离表中的11；从D到F的距离是2，所以从A到F的距离是6+2=8，小于距离表中的10。把这一信息刷新到表中：
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第9步，从距离表中找到从A出发距离最短的点，也就是顶点E。
第10步，遍历顶点E，找到顶点E的邻接顶点G。从E到G的距离是7，所以A到G的距离是7+7=14。把这一信息刷新到表中：
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第11步，从距离表中找到从A出发距离最短的点，也就是顶点F。
第10步，遍历顶点F，找到顶点F的邻接顶点G。从F到G的距离是3，所以A到G的距离是8+3=11，小于距离表中的14。把这一信息刷新到表中：
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就这样，除终点以外的全部顶点都已经遍历完毕，距离表中存储的是从起点A到所有顶点的最短距离。显然，从A到G的最短距离是11。（路径：A-B-D-F-G）
按照上面的思路，我们来看一下代码实现：
/**
* Dijkstra最短路径算法
*/
public static Map <Integer,Integer>dijkstra(Graph graph,int startIndex
)
{
//创建距离表，存储从起点到每一个顶点的临时距离
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