通常情况下，A*算法可以找到最短路径，但在某些情况下可能会失败。在这种情况下，使用Dijkstra算法可以找到最短路径。以下是一个示例代码：

from queue import PriorityQueue

def dijkstra(graph, start, end):
    pq = PriorityQueue()
    pq.put((0, start))
    visited = set()
    while not pq.empty():
        (cost, node) = pq.get()
        if node not in visited:
            visited.add(node)
            if node == end:
                return cost
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    pq.put((cost + graph[node][neighbor], neighbor))
    return -1

# 以下是示例数据和图

graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 5},
    'B': {'D': 3},
    'C': {'D': 2},
    'D': {'E': 2},
}

start = 'A'
end = 'E'

# 使用Dijkstra算法查找最短路径
shortest_path = dijkstra(graph, start, end)
print(shortest_path)

在上面的代码中，我们定义了一个dijkstra函数来查找最短路径。该函数使用一个优先级队列来维护待处理的节点列表，并使用visited集合来避免重复访问节点。对于每个节点，我们遍历其相邻节点，并将其加入队列中。在每个迭代步骤中，我们处理具有最低成本的节点，直到我们到达终点或队列为空。如果我们能够到达终点，我们返回到目标节点的成本。否则，我们返回-1表示未找到路径。

以上是一个简单的示例，但可以应用于更大的数据集和更复杂的图。在项目中，您可能需要使用更先