使用邻接矩阵存储图时，Floyd算法的时间复杂度为

使用邻接矩阵存储图时，Floyd算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n为图中顶点的数量。这是因为Floyd算法需要对每一对顶点之间的最短路径进行计算，而在邻接矩阵中，需要遍历每一个顶点作为中间点的情况，对于每一个中间点，需要遍历整个邻接矩阵，因此时间复杂度为O(n^3)。虽然Floyd算法的时间复杂度较高，但是由于它可以同时计算任意两个顶点之间的最短路径，因此在一些应用中仍然有很大的用处。

相关问题

定义采用邻接矩阵存储的图结构,并封装深度优先搜索算法,广度优先搜索算法,Prim算法,Kruskal算法,Dijstra算法,Floyd算法.

C++中可以使用二维数组来表示邻接矩阵存储的图结构，其中数组的行和列分别表示图中的节点，数组中的值表示节点之间的边的权重。下面是封装的各种算法的介绍：

1. 深度优先搜索算法（DFS）：从图的某个节点开始，沿着一条路径一直走到底，直到不能再走为止，然后回溯到前一个节点，继续走其他的路径，直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用递归或者栈来实现。

2. 广度优先搜索算法（BFS）：从图的某个节点开始，先访问它的所有邻居节点，然后再访问邻居节点的邻居节点，以此类推，直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用队列来实现。

3. Prim算法：用于求解最小生成树，从一个节点开始，每次选择与当前节点相邻的权重最小的边所连接的节点，直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用堆来实现。

4. Kruskal算法：也用于求解最小生成树，将所有的边按照权重从小到大排序，然后依次加入到生成树中，如果加入的边会形成环，则不加入。这个算法可以用并查集来实现。

5. Dijstra算法：用于求解单源最短路径，从一个节点开始，每次选择与当前节点距离最短的节点，然后更新其他节点到起点的距离，直到所有的节点都被访问过。这个算法可以用堆来实现。

6. Floyd算法：用于求解所有节点之间的最短路径，通过动态规划的方式，依次计算出所有节点之间的最短路径。这个算法的时间复杂度为O(n^3)。

下面是一些相关问题：

Floyd算法的输入是什么?怎么存储?

Floyd算法用于求解带权图中任意两个节点之间的最短路径。它的输入是一个带权邻接矩阵，矩阵中的每个元素表示两个节点之间的距离或路径长度。矩阵中如果两个节点之间没有直接的连接，则对应的元素为无穷大。

在实际存储中，可以使用二维数组来表示带权邻接矩阵。例如，对于一个n个节点的图，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的距离或路径长度。如果节点i和节点j之间没有直接连接，则dist[i][j]赋值为一个比较大的数，例如999999等。这种方法的时间复杂度为O(n^3)，空间复杂度为O(n^2)。