std::priority_queue 默认是大根堆，存{dist,node}时若不重载比较逻辑为小根堆（按first升序），会优先弹出距离大的点，违背Dijkstra每次取当前最短距离节点的核心要求；且greater按字典序比较导致逻辑错误，故必须自定义比较器。
直接说结论：用 std::priority_queue 实现迪杰斯特拉（Dijkstra）比手写堆或 BFS 模拟更稳，但必须重载比较逻辑、避免重复入队、初始化距离数组为 LLONG_MAX（而非 -1）——否则一跑带负权边的图就崩，哪怕你没真用负权。
为什么 std::priority_queue 默认不能直接用？
Dijkstra 要每次取「当前已知最短距离最小」的节点，而 std::priority_queue 默认是大根堆。如果你存 {distance, node}，不改比较规则，它会优先弹出距离大的点。
实操建议：
- 定义结构体或用
std::pair，但必须传自定义比较器：auto cmp = [](const auto& a, const auto& b) { return a.first > b.first; };然后声明：std::priority_queue<:pair long int>, std::vector<:pair long int>>, decltype(cmp)> pq(cmp);</:pair></:pair>
- 别偷懒用
greater——它对pair比较的是字典序，{5, 100}会被认为小于{10, 1}，导致逻辑错乱 - 如果图节点数超 10⁵，把
long long换成int64_t更明确，避免平台差异
松弛操作后，要不要把新状态 push 进队列？
要，但必须无条件 push —— Dijkstra 允许同一节点多次入队，靠「首次出队即最短」来保证正确性。只在出队时检查是否已访问过，而不是入队前查重。
常见错误现象：
- 入队前判断
if (new_dist 再 push → 正确，但漏掉「相同距离不同路径」的调试信息，不影响结果 - 入队前加
if (visited[v]) continue→ 错！visited应只在pq.pop()后标记，否则会跳过更优路径 - 用
set替代priority_queue去重 → 可行但常数大，10⁵ 级图易 TLE
邻接表怎么建才不踩内存和效率坑？
用 vector 最稳妥：第一维是起点，第二维是 {to_node, weight}。别用 map，稀疏图下空间爆炸且遍历慢。
使用场景提示：
- 如果边是离线读入的，一次性
reserve()每个adj[u]的容量（比如总边数 / 节点数 × 2），减少 realloc - 权重类型必须和距离数组一致：若边权是
int，但路径可能超INT_MAX，距离数组就得用long long - 有向图和无向图仅差一行：
adj[u].push_back({v, w});vsadj[u].push_back({v, w}); adj[v].push_back({u, w});
真正容易被忽略的是：Dijkstra 不处理负权边，但很多初学者拿它跑含负权的测试样例，发现结果不对却归因为代码写错。其实只要输入里出现 weight ，就该立刻换 SPFA 或 Bellman-Ford —— 这不是实现问题，是算法前提失效。
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