首先，要确保代码中输入的节点数、边数以及起始节点等参数正确无误。其次，考虑对图的结构进行优化，可以通过建立邻接表或邻接矩阵来存储图的信息，优化时间复杂度。最后，如果在代码中使用了递归算法，可能会出现Python的RecursionError错误，此时可以使用循环算法来代替递归算法。

以下是一个示例代码，使用邻接矩阵实现Bellman-Ford算法，可以应用于解决类似的问题：

def bellman_ford_algorithm(graph, source):
    # 获取节点数
    nodes = list(graph.keys())
    n = len(nodes)

    # 初始化距离数组
    distance = {}
    for node in nodes:
        distance[node] = float('inf')
    distance[source] = 0

    # 遍历所有边
    for i in range(n - 1):
        for u in nodes:
            for v in graph[u]:
                if distance[u] != float('inf') and distance[u] + graph[u][v] < distance[v]:
                    distance[v] = distance[u] + graph[u][v]

    # 检查负权回路
    for u in nodes:
        for v in graph[u]:
            if distance[u] + graph[u][v] < distance[v]:
                return None

    return distance

在使用该函数时，需要传入一个字典数据类型的图结构，例如：

graph = {
        "A": {"B": -1, "C": 4},
        "B": {"C": 3, "D": 2, "E": 2},
        "C": {},
        "D": {"B": 1, "C": 5},
        "E": {"D": -3}
    }

start_node = "A"
results = bellman_ford_algorithm(graph, start_node)

上面的代码将输出节点 A