城市到加油站的最短路径（没有燃料，但道路有权重）

要解决“城市到加油站的最短路径（没有燃料，但道路有权重）”的问题，可以使用Dijkstra算法来找到最短路径。下面是一个示例代码来解决这个问题：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离字典，存储每个节点到起点的距离
    distance = {node: float('inf') for node in graph}
    distance[start] = 0  # 起点到自身距离为0
    
    # 使用优先队列来存储待处理的节点，按照距离排序
    queue = [(0, start)]
    
    while queue:
        dist, node = heapq.heappop(queue)
        
        # 如果当前距离大于已知最短距离，则忽略该节点
        if dist > distance[node]:
            continue
        
        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            new_dist = dist + weight
            # 如果新的路径更短，则更新距离字典并将邻居节点加入优先队列
            if new_dist < distance[neighbor]:
                distance[neighbor] = new_dist
                heapq.heappush(queue, (new_dist, neighbor))
    
    return distance

# 示例图形表示城市和加油站之间的连接关系和权重
graph = {
    '城市A': {'加油站A': 2, '加油站B': 5},
    '城市B': {'加油站B': 2},
    '城市C': {'加油站A': 1, '加油站C': 3},
    '加油站A': {'城市B': 2, '城市C': 1},
    '加油站B': {'城市A': 5, '城市B': 2},
    '加油站C': {'城市C': 3}
}

start_city = '城市A'
distances = dijkstra(graph, start_city)

print("从{}到各个加油站的最短路径：".format(start_city))
for node, dist in distances.items():
    if '加油站' in node:
        print("{}: {}".format(node, dist))

在上面的代码中，我们定义了一个 dijkstra 函数来实现Dijkstra算法。它接受一个图形（用邻接字典表示）和起点作为输入，并返回一个字典，其中包含从起点到每个加油站的最短距离。然后我们使用示例图形来调用该函数，并将起点设置为 '城市A'。最后，我们遍历返回的最短距离字典，并打印每个加油站的最短路径。