先人竟留下如此神奇之物。。。。。。
引言：
来考虑一个问题，
平面上6个点，A,B,C,D,E,F，假定已知其中一些点之间的距离，
现在，要求A到其它5个点，B,C,D,E,F各点的最短距离。
如下图所示：
经过上图，我们可以轻而易举的得到A->B,C,D,E,F各点的最短距离：
目的 路径 最短距离
A=>A， A->A 0
A=>B， A->C->B 3+2=5
A=>C， A->C 3
A=>D， A->C->D 3+3=6
A=>E， A->C->E 3+4=7
A=>F， A->C->D->F 3+3+3=9
我想，如果是单单出上述一道填空题，要你答出A->B,C,D,E,F各点的最短距离，
一个小学生，掰掰手指，也能在几分钟之内，填写出来。
我们的问题，当然不是这么简单，上述只是一个具体化的例子而已。
实际上，很多的问题，如求图的最短路径问题，就要用到上述方法，不断比较、不断寻找，以期找到最短距离的路径，此类问题，便是Dijkstra 算法的应用了。当然，还有BFS算法，以及更高效的A*搜寻算法。
A*搜寻算法已在本BLOG内有所详细的介绍，本文咱们结合fibonacci堆实现Dijkstra 算法。
即，Dijkstra + fibonacci堆 c实现。
我想了下，把一个算法研究够透彻之后，还要编写代码去实现它，才叫真正掌握了一个算法。本BLOG内经典算法研究系列，已经写了18篇文章，十一个算法，所以，还有10多个算法，待我去实现。
代码风格
实现一个算法，首先要了解此算法的原理，了解此算法的原理之后，便是写代码实现。
在打开编译器之前，我先到网上搜索了一下“Dijkstra 算法+fibonacci堆实现”。
发现：网上竟没有过 Dijkstra + fibonacci堆实现的c代码，而且如果是以下几类的代码，我是直接跳过不看的：
1、没有注释(看不懂)。
2、没有排版(不舒服)。
3、冗余繁杂(看着烦躁)。
fibonacci堆实现Dijkstra 算法
ok，闲话少说，咱们切入正题。下面，咱们来一步一步利用fibonacci堆实现Dijkstra 算法吧。
前面说了，要实现一个算法，首先得明确其算法原理及思想，而要理解一个算法的原理，又得知道发明此算法的目的是什么，即，此算法是用来干什么的?
由前面的例子，我们可以总结出：Dijkstra 算法是为了解决一个点到其它点最短距离的问题。
我们总是要找源点到各个目标点的最短距离，在寻路过程中，如果新发现了一个新的点，发现当源点到达前一个目的点路径通过新发现的点时，路径可以缩短，那么我们就必须及时更新此最短距离。
ok，举个例子：如我们最初找到一条路径，A->B，这条路径的最短距离为6，后来找到了C点，发现若A->C->B点路径时，A->B的最短距离为5，小于之前找到的最短距离6，所以，便得此更新A到B的最短距离：为5，最短路径为A->C->B.
好的，明白了此算法是干什么的，那么咱们先用伪代码尝试写一下吧(有的人可能会说，不是吧，我现在，什么都还没搞懂，就要我写代码了。额，你手头不是有资料么，如果全部所有的工作，都要自己来做的话，那就是一个浩大的工程了。:D。)。
咱们先从算法导论上，找来Dijkstra 算法的伪代码如下：
1 DIJKSTRA(G, w, s) 2 INITIALIZE-SINGLE-SOURCE(G, s) //1、初始化结点工作 3 S ← 4 Q ← V[G] //2、插入结点操作 5 while Q ≠ 6 do u ← EXTRACT-MIN(Q) //3、从最小队列中，抽取最小点工作 7 S ← S ∪{u} 8 for each vertex v ∈ Adj[u] 9 do RELAX(u, v, w) //4、松弛操作。