请使用 python 编写冒泡排序和图的 Floyd 算法，并进行用例测试

当然，下面我将为你展示如何用 Python 编写冒泡排序算法以及Floyd算法（通常用于寻找最短路径）。这里我们假设你想用Floyd-Warshall算法，这是在一个有向图中找到所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。

**1. 冒泡排序算法：**

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    # 遍历所有数组元素
    for i in range(n):
        # Last i elements are already in place
        for j in range(0, n-i-1):
            # 如果当前元素大于下一个元素，则交换它们
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

# 测试用例
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_arr = bubble_sort(arr)
print("Sorted array is:", sorted_arr)

**2. Floyd-Warshall算法（适用于邻接矩阵表示的图）：**

def floyd_warshall(graph):
    V = len(graph)
    dist = [[float('inf')] * V for _ in range(V)]  # 初始化距离矩阵
    for i in range(V):  # 将起始节点的距离设为0
        dist[i][i] = 0
    
    for k in range(V):  # 遍历所有的中间节点
        for i in range(V):
            for j in range(V):
                if dist[i][k] != float('inf') and dist[k][j] != float('inf'):
                    dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])

    return dist

# 示例图
graph = [
    [0, 4, float('inf'), 2],
    [4, 0, 8, float('inf')],
    [float('inf'), 8, 0, 11],
    [2, float('inf'), 11, 0]
]

dist_matrix = floyd_warshall(graph)
for i in range(len(dist_matrix)):
    print(f"Shortest path from node {i} to all other nodes: {dist_matrix[i]}")

在这个例子中，`graph`是一个二维列表，其中`graph[i][j]`表示从节点 `i` 到节点 `j` 的权重。`floyd_warshall()` 函数会返回一个同样大小的矩阵，其中`dist_matrix[i][j]`表示从节点 `i` 到节点 `j` 的最短路径长度。

注意：对于Floyd-Warshall算法的实际应用，你需要确保给定的图是加权无向图，且所有边的权重都是非负的。如果图中有负权重边，那么算法可能无法给出正确的结果。