请用python写一下上述问题的解决办法

好的，下面我介绍一下使用Python实现Floyd算法和Dijkstra算法解决最短路径问题的方法。

首先是Floyd算法：

INF = float("inf")  # 代表正无穷

def floyd(graph):
    n = len(graph)
    # 初始化距离矩阵
    dist = [[0 if i == j else graph[i][j] if graph[i][j] != 0 else INF for j in range(n)] for i in range(n)]
    
    # 三重循环，更新距离矩阵
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]:
                    dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]
    
    return dist

上述代码中，我们首先初始化距离矩阵dist，其中dist[i][j]表示从顶点i到顶点j的最短距离。然后，我们使用三重循环，更新距离矩阵。具体来说，对于每个中间节点k，我们检查从顶点i到顶点j经过中间节点k的距离是否比直接从顶点i到顶点j的距离更短，如果是，则更新距离矩阵。最后，返回距离矩阵即可。

接下来是Dijkstra算法：

import heapq

INF = float("inf")  # 代表正无穷

def dijkstra(graph, start):
    n = len(graph)
    dist = [INF] * n
    dist[start] = 0
    visited = [False] * n
    heap = [(0, start)]
    
    while heap:
        d, u = heapq.heappop(heap)
        if visited[u]:
            continue
        visited[u] = True
        for v, w in enumerate(graph[u]):
            if w > 0 and not visited[v]:
                if dist[u] + w < dist[v]:
                    dist[v] = dist[u] + w
                    heapq.heappush(heap, (dist[v], v))
    
    return dist

上述代码中，我们首先初始化距离列表dist和visited数组，其中dist[i]表示从起点start到顶点i的最短距离，visited[i]表示顶点i是否已被访问过。然后，我们使用堆数据结构来维护最短距离，每次从堆中取出当前距离最小的顶点u，然后遍历顶点u的所有邻居顶点v，更新其最短距离。具体来说，如果从起点start到顶点u的距离dist[u]加上从顶点u到顶点v的距离w小于从起点start到顶点v的距离dist[v]，则更新dist[v]的值，并将顶点v加入堆中。最后，返回距离列表dist即可。

希望能对您有所帮助！