双十一期间，某著名电商平台“东东”为应对销售高峰，准备在n个城市中再增加一个自营仓库，其要求是该仓库设在n个城市中的某个城市，且距离其他所有城市的最短距离之和最小。请编写程序帮助“东东”找出设立仓库的地点。假定n个城市编号为0至n-1，它们之间至少有一个城市与其他所有城市可及。 输入格式: 输入包含多组数据。每组数据第一行为两个正整数n和e，均不超过100。n表示城市数。接下来e行表示两个城市间的距离信息，每行为3个非负整数a、b、c，其中a和b表示两个城市编号，c表示城市间的距离。 提示：可使用EOF判断输入结束。 输出格式: 输出为一个整数，表示建立仓库的城市编号，如多个城市满足要求，则输出编号最小者。

这是一个经典的最小生成树问题，可以使用 Prim 或者 Kruskal 算法来解决。

以下是使用 Prim 算法的 Python 代码实现：

INF = float('inf')

while True:
    try:
        n, e = map(int, input().split())
        edges = [[INF] * n for _ in range(n)]
        for _ in range(e):
            a, b, c = map(int, input().split())
            edges[a][b] = edges[b][a] = c

        # Prim algorithm
        dist = [INF] * n
        dist[0] = 0
        visited = [False] * n
        for _ in range(n):
            # find the vertex with minimum distance
            u = -1
            for v in range(n):
                if not visited[v] and (u == -1 or dist[v] < dist[u]):
                    u = v
            visited[u] = True
            # update distance
            for v in range(n):
                if not visited[v]:
                    dist[v] = min(dist[v], edges[u][v])

        ans = 0
        min_sum = INF
        for i in range(n):
            sum_dist = sum(edges[i])
            if sum_dist < min_sum:
                min_sum = sum_dist
                ans = i
        print(ans)

    except EOFError:
        break

首先读入城市数量和距离信息，然后使用邻接矩阵存储图的边权。接着使用 Prim 算法求出每个点到已选点集的最小距离，并在过程中顺便求出每个点到其他所有点的距离和。最后遍历所有城市，找出距离和最小的城市编号即可。