Dijkstra算法是一种经典的图论算法，主要用于寻找有向图或无向图中源节点到其他所有节点的最短路径。在这个C++编程实现中，Dijkstra算法被用来计算从指定起始节点到所有其他节点的最短路径。
我们需要理解算法的基本思想：
1. 初始化：创建一个邻接矩阵`Graph_list_search`来表示图的边和权重，其中`9999`表示没有连接或无穷大距离。定义一个向量`Distance`存储从起始点到各节点的最短路径长度，初始化为从起始点直接到达各节点的距离。同时，定义一个集合`S`记录已找到最短路径的节点。
2. 找到当前未在集合S中的具有最短路径的节点，将其添加到S中。
3. 更新从起始点到S之外的其他节点的最短路径，如果通过已找到的最短路径节点能到达其他节点且距离更短，则更新该距离。
4. 重复步骤2和3，直到S包含所有节点。
在给出的代码中，`Dijkstra`函数实现了算法的主要逻辑：
- 定义了`Graph_minimum_Distance`、`Graph_visit`和`Graph_minimum_road`数组，分别用于存储当前找到的最短距离、节点访问状态和最短路径上的边。
- 使用`find_minimum_route`函数找出未访问节点中距离最小的节点。
- 在每次迭代中，更新与最小距离节点相邻的节点的最短路径，并标记这些节点为已访问。
程序中的`main`函数调用了`Dijkstra`函数并给出了一个示例图的邻接矩阵，然后输出了计算结果。`printf_edge`函数可能是用来打印图的边信息，但具体实现未给出。
这个实现的时间复杂度是O(n^2)，这是因为对于每一步都需要遍历所有未访问的节点来找到距离最小的节点。虽然效率不如其他优化过的Dijkstra算法（如使用优先队列），但在小规模问题中仍能有效工作。
在实际应用中，Dijkstra算法常用于路由选择、网络流量分析、地图导航等领域。为了提高效率，可以考虑使用优先队列（如二叉堆）来存储待处理节点，这样可以将时间复杂度降低到O((E+V)logV)，其中E是边的数量，V是节点数量。此外，如果图的权重允许负值，Dijkstra算法就不适用了，此时可以考虑使用Bellman-Ford或Floyd-Warshall算法。
