交付：导航 + 联网一起验收
这是这条路线的最终作品。把前四步的代码合起来，一次验完五条： 0 到 4 的最短总长是 6，路径是 0-1-3-4——**不是**步数最少那条 0-2-4 负权图上 Dijkstra 给 5，Bell
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第四步：拆掉一条边试试
分别拆掉 2-4（最贵，权重 9）和 0-2（最便宜，权重 1），各重新算一次最小总长，两个数拼起来输出（拆最贵的在前）。
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第三步：两种 MST 互相印证
写出 Kruskal 和 Prim，在同一组边上各求一次。 输出三样：Kruskal 总长 / Prim 总长 / 边集是否相同。
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第二步：负权上换算法
在那个有负权边的图上，用 Dijkstra 和 Bellman-Ford 各求一次 0 到 3。 输出三样：Dijkstra 的答案 / Bellman-Ford 的答案 / 是否相同。
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第一步：Dijkstra 求最短路和路径
最终作品第一步：写出 build、dijkstra、dij_path，输出 0 到 4 的最短总长和那条路径（路径用 - 连）。
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五项一起对得上吗
运行下面这段程序： def build(edges): g = {} for a, b, w in edges: g.setdefault(a, []).append(
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交付之前必须验什么
把一个最短路或 MST 的解交出去，必须先验【0】。
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「导航」和「联网」怎么分
拿到一个实际问题，判断该用最短路还是 MST，看【0】。
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⚠️ 两种算法，第二条边就分道扬镳
把 Kruskal 和 Prim（从 0 出发）都写出来。 输出三样：Kruskal 选的第二条边 / Prim 加的第二条边 / 两者的边集是否相同（写成 a-b；相同输出 结果一致）。
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⚠️ 换个起点，结果一样吗
用同一个 prim，分别从 0 号和4 号出发各长一棵树。 输出三样：从 0 的总长 / 从 4 的总长 / 两棵树的边集是否相同（相同输出 结果一致，否则 结果不一致）。
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