dijkstra算法属于贪心，而不是动态规划。
所谓无后效性，是指状态一旦确定，就不会因为后续的、未来的决策所改变，也即影响状态决策的只有前效，没有后效。
而这里的“后续”一词，天然隐含地要求你找到一个“处理顺序”，结合状态转移方程，共同对“状态”进行决策。
因此，你必须先根据最优子结构的思想，把问题分解为子问题，然后假设这些子问题的状态在此之前全部已确定，写出状态转移方程。
其次，你必须找到一个“处理顺序”，实现“子问题的状态在此之前全部已确定”。
最后才能判断“状态”是否具有无后效性，如果你找到得到状态转移方程和处理顺序，那么便具有无后效性，否则不具备。
【尝试用动态规划解决单源最短路径问题】
状态转移方程：d[e] = min{ d[a]+graph[a][e], d[b]+graph[b][e], d[c]+graph[c][e], … }
易知边界条件，d[S]=0。
方程中a, b, c都是与e相邻的、最短距离全都已知的点。
但无法找到一个处理顺序，保证每一次处理新的点时，其相邻点状态在此之前都全部确定。
【dijkstra算法】
实际上，每次确定状态时，具体确定谁的状态是无法在计算之前知道的，算法实际操作中，首先确定中介点，然后更新d[]数组，里面谁最小就确定了谁的状态。因此这里没有确定处理的“顺序”，dijkstra算法的思想不完全符合动态规划。
【不用动态规划求解】
既然无法在一次遍历中求解，那么可以多次循环，不断更新最小值，直到无法再小，这就是Bellman Ford算法，Floyd算法了。