请根据下图，设计最短路径算法，编程实现求任意两顶点之间的最短路径

这个问题需要使用图论中的最短路径算法来解决，并且常用的最短路径算法有 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法两种。

Dijkstra 算法是一种贪心算法，在每一次迭代中，选择当前最短距离的节点，并更新与该节点关联的所有节点的距离。这个过程一直重复，直到找到目标节点或者所有节点都被遍历完成。

Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法，它逐步计算所有节点之间的最短路径长度。具体来说，它依次考虑所有节点对，并使用中间节点作为中转，更新当前节点对之间的最短路径长度。

下面是一个使用 Dijkstra 算法求解最短路径的 Python 代码示例：

import heapq

def dijkstra(graph, start, end):
    # 初始化距离字典和堆
    dist = {start: 0}
    heap = [(0, start)]

    while heap:
        # 取出堆顶节点
        (cost, node) = heapq.heappop(heap)

        # 如果已经找到目标节点，则退出循环
        if node == end:
            break

        # 更新与当前节点相邻的节点的距离
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            new_cost = dist[node] + weight
            if neighbor not in dist or new_cost < dist[neighbor]:
                dist[neighbor] = new_cost
                heapq.heappush(heap, (new_cost, neighbor))

    # 返回最短路径长度和路径
    if end in dist:
        path = [end]
        while path[-1] != start:
            path.append(prev[path[-1]])
        path.reverse()
        return dist[end], path
    else:
        return float('inf'), []

其中，graph 是一个表示图的字典，键为节点，值为另一个字典，表示与该节点相邻的节点及其边权。start 和 end 分别是起点和终点。函数返回最短路径长度和路径。如果路径不存在，则返回无穷大和空列表。

你可以根据需要修改代码，使其适用于你的具体问题。