python floyd

Floyd算法是一种用于寻找加权图中多源点之间最短路径的算法，它利用了动态规划的思想。根据给定的距离矩阵D和路径矩阵P，Floyd算法通过不断更新距离矩阵和路径矩阵来找到最短路径。

在给定的Python代码中，首先定义了距离矩阵D和路径矩阵P，并对路径矩阵进行初始化。然后通过三重循环遍历所有顶点对，如果经过顶点w的路径比直接从顶点u到顶点v的路径更短，就更新距离矩阵和路径矩阵。最后，输出排序后的距离矩阵和路径矩阵。

根据路径矩阵P，可以通过逆向追踪的方式得到任意一对顶点u和v之间的最短路径。具体做法是，从终点v开始，根据P[u][v找到前一个顶点，再根据P[u][P[u][v]]找到再前一个顶点，以此类推，直到回到起点u。通过这种方式，可以得到u到v的最短路径。

综上所述，Python代码中实现了Floyd算法，可以用于求解图中多源点之间的最短路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Floyd最短路径算法】--python实现](https://blog.csdn.net/Fx_2003/article/details/127592761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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