添加kamacoder/0047.参会dijkstra朴素的Go版本

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@@ -114,7 +114,7 @@ dijkstra 算法 同样是贪心的思路，不断寻找距离 源点最近的没
 
 ### 模拟过程
 
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 0、初始化
 
@@ -130,7 +130,7 @@ minDist数组数值初始化为int最大值。
 
 此时所有节点都没有被访问过，所以 visited数组都为0
 
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 以下为dijkstra 三部曲
 
@@ -555,13 +555,13 @@ int main() {
 
 那我们来看dijkstra 求解的路径是什么样的，继续dijkstra 三部曲来模拟 ：（dijkstra模拟过程上面已经详细讲过，以下只模拟重要过程，例如如何初始化就省略讲解了） 
 
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 初始化： 
 
 ![](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240227104801.png) 
 
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 1、选源点到哪个节点近且该节点未被访问过
 
@@ -632,7 +632,7 @@ int main() {
 
 节点5的加入，而节点5 没有链接其他节点， 所以不用更新minDist数组，仅标记节点5被访问过了 
 
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 1、选源点到哪个节点近且该节点未被访问过
 
@@ -646,7 +646,7 @@ int main() {
 
 ![](https://code-thinking-1253855093.file.myqcloud.com/pics/20240227110711.png) 
 
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 至此dijkstra的模拟过程就结束了，根据最后的minDist数组，我们求 节点1 到 节点5 的最短路径的权值总和为 3，路径： 节点1 -> 节点3 -> 节点4 -> 节点5
 
@@ -865,6 +865,114 @@ if __name__ == "__main__":
 
 ### Go
 
+```go
+package main
+
+import(
+    "fmt"
+    "os"
+    "bufio"
+    "strconv"
+    "strings"
+	"math"
+)
+
+func main() {
+    // 创建Reader从标准输入中读取数据
+    reader := bufio.NewReader(os.Stdin)
+
+    // 以字符串的形式读取一行
+    line, _ := reader.ReadString('\n')
+    // 去掉字符串前后可能存在的空格
+    line = strings.TrimSpace(line)
+    // 以空格作为分隔符分割字符串，得到数字的字符串形式
+    params := strings.Split(line, " ")
+    // 字符串转化为数字，得到n和m，其中n为汽车站数，m为公路数
+    n, _ := strconv.Atoi(params[0])
+    m, _ := strconv.Atoi(params[1])
+
+    // 存储从源点到每个节点的最短距离
+    minDist := initSliceInt(math.MaxInt32, n + 1)
+    minDist[1] = 0
+    // 记录顶点是否被访问过
+    visited := initSliceBool(false, n + 1)
+
+    // 存储每个车站之间的距离
+    grid := make([][]int, n + 1)
+    for i := 1; i <= n; i++ {
+        grid[i] = initSliceInt(math.MaxInt32, n + 1)
+        grid[i][i] = 0
+    }
+    for i := 1; i <= m; i++ {
+        line, _ = reader.ReadString('\n')
+        line = strings.TrimSpace(line)
+        params = strings.Split(line, " ")
+		a, _ := strconv.Atoi(params[0])
+		b, _ := strconv.Atoi(params[1])
+		c, _ := strconv.Atoi(params[2])
+
+        grid[a][b] = c
+    }
+
+    // Dijkstra算法
+    for i := 1; i <= n; i++ {
+        cur := -1
+        // 1、选距离源点最近且未访问过的节点
+        for j := 1; j <= n; j++ {
+            if visited[j] == false && (cur == -1 || minDist[cur] > minDist[j]) {
+                cur = j;
+            }
+        }
+
+        // 2、标记该节点已被访问
+        visited[cur] = true
+
+        /* 
+        3、更新非访问节点到源点的距离（即更新minDist数组）。实际更新时无需判断
+        节点是否被访问过，因为1.的限制，即使更新被访问过的点也没有任何影响。
+        */
+        for j := 1; j <= n; j++ {
+            minDist[j] = min(minDist[j], minDist[cur] + grid[cur][j])
+        }
+
+    }
+
+    if minDist[n] == math.MaxInt32 {
+        // 不能到达终点
+        fmt.Print(-1)
+    } else {
+        // 到达终点最短路径
+        fmt.Print(minDist[n])
+    }
+}
+
+// 创建int类型的切片
+func initSliceInt(value int, count int) []int {
+	result := make([]int, count)
+	for i := range result {
+		result[i] = value
+	}
+	return result
+}
+
+// 创建bool类型的切片
+func initSliceBool(value bool, count int) []bool {
+	result := make([]bool, count)
+	for i := range result {
+		result[i] = value
+	}
+	return result
+}
+
+// 比较两个int类型的大小，返回较小的一个
+func min(a, b int) int {
+    if a > b {
+        return b
+    }
+	return a
+}
+```
+
 ### Rust
 
 ### JavaScript