在C语言中使用动态规划求解最短路径，可以按照以下步骤进行：
1. 定义一个二维数组来表示图中各个节点之间的距离。假设有n个节点，则可以定义一个n×n的二维数组dist[][]，其中dist[i][j]表示节点i到节点j的距离。
2. 初始化dist数组。对于直接相连的节点，赋予其对应的距离值；对于没有直接连接的节点，可以将距离设为一个较大的值，表示不可达。
3. 定义一个一维数组dp[]来保存最短路径的值。其中dp[i]表示从起点到节点i的最短路径长度。
4. 初始化dp数组。将起点的最短路径长度设为0，其他节点的最短路径长度设为一个较大的值。
5. 使用动态规划的思想求解最短路径。遍历节点i，对于每个节点i，遍历所有与其相连的节点j，更新dp[j]的值为dp[i] + dist[i][j]，即通过节点i到达节点j的路径长度。如果dp[j]的值被更新，则说明找到了一个新的最短路径。
6. 最终，dp数组中存储的就是从起点到各个节点的最短路径长度。
下面是一个使用动态规划求解最短路径的示例代码：
```c
#include
#define INF 99999
void shortestPath(int graph[][4], int n, int src) {
int dist[n];
// 初始化距离数组
for (int i = 0; i < n; i++) {
dist[i] = INF;
}
dist[src] = 0; // 起点到自身的距离为0
// 动态规划求解最短路径
for (int k = 0; k < n - 1; k++) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (dist[i] + graph[i][j] < dist[j]) {
dist[j] = dist[i] + graph[i][j];
}
}
}
}
// 输出最短路径
printf("最短路径长度：\n");
for (int i = 0; i < n; i++) {
printf("%d -> %d: %d\n", src, i, dist[i]);
}
}
int main() {
int graph[4][4] = { {0, 2, INF, 1},
{INF, 0, 4, INF},
{INF, INF, 0, 6},
{INF, INF, INF, 0} };
shortestPath(graph, 4, 0);
return 0;
}
```
在上述示例代码中，我们使用一个4×4的二维数组graph[][]来表示图中各个节点之间的距离。INF表示不可达的情况。
执行该代码，将输出从起点0到其他节点的最短路径长度。
