以下是在R语言中实现按照跳数提前终止的逐对Dijkstra算法的代码示例：

# 导入igraph库
library(igraph)

# 定义按照跳数提前终止的逐对Dijkstra算法函数
dijkstra_with_early_termination <- function(graph, source, k) {
  # 初始化结果列表
  result <- list()
  
  # 获取图中的节点数
  n <- vcount(graph)
  
  # 迭代图中的每一对节点
  for (i in 1:(n-1)) {
    for (j in (i+1):n) {
      # 使用Dijkstra算法计算最短路径
      paths <- get.shortest.paths(graph, from = i, to = j, mode = "out", weights = E(graph)$weight)
      
      # 获取最短路径的跳数
      hops <- length(paths$vpath[[1]]) - 1
      
      # 如果跳数小于等于k，则将结果添加到列表中
      if (hops <= k) {
        result[[paste(i, j, sep = "-")]] <- paths$vpath[[1]]
      }
    }
  }
  
  # 返回结果
  return(result)
}

# 创建一个有向加权图
graph <- graph_from_literal(1-+2, 1-+3, 2-+4, 3-+4, 3-+5, 4-+5)
E(graph)$weight <- c(2, 4, 1, 3, 2, 2)

# 调用按照跳数提前终止的逐对Dijkstra算法函数
result <- dijkstra_with_early_termination(graph, source = 1, k = 2)

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，我们首先导入了igraph库，然后定义了一个名为dijkstra_with_early_termination的函数来实现按照跳数提前终止的逐对Dijkstra算法。该函数接受一个有向加权图、源节点和最大跳数作为输入，并返回一个包含最短路径的结果列表。

接下来，我们创建了一个有向加权图，并使用E(graph)$weight为图中的边赋予了权重。然后，我们调用了dijkstra_with_early_termination函数，并将结果存储在result变量中。

最后，我们输出了结果列表。每个结果都以"起始节点-目标节点"的形式作为键，以最短路径作为值。