Floyed算法的代码分析？

Floyd算法是一种动态规划算法，用于解决任意两点间的最短路径问题。它的基本思想是：对于图中的任意两个顶点，求出它们之间经过其他顶点的所有路径中最短的一条路径。Floyd算法的时间复杂度为O(n^3)，适用于边权值为正或负的有向图或无向图，但不能存在负权回路。

下面是Floyd算法的Python代码实现：

def floyd(graph):
    n = len(graph)
    dist = [[float('inf') for _ in range(n)] for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            dist[i][j] = graph[i][j]
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]:
                    dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]
    return dist

其中，graph是一个邻接矩阵，表示图中各个顶点之间的边权值。dist是一个二维数组，表示任意两点之间的最短路径长度。

代码分析：

1.首先，我们需要初始化dist数组，将其赋值为邻接矩阵中的边权值。

2.然后，我们需要进行三重循环，分别枚举中间节点k、起点i和终点j。如果从i到j经过k的路径比直接从i到j的路径更短，那么就更新dist[i][j]的值。

3.最后，我们返回dist数组，其中dist[i][j]表示从顶点i到顶点j的最短路径长度。