# Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): # 对于每个中间节点 k for i in range(n): # 对于每个起点 i for j in range(n): # 对于每个终点 j # 如果从 i 到 k 再到 j 的路径比原路径短，更新最短路径 dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])详细解释以上代码

这段代码实现了 Floyd 算法，用于求解最短路径问题。下面是对代码的详细解释：

首先，我们定义一个二维数组 dist，表示任意两点之间的最短路径长度。初始时，我们将每个点到其他所有点的距离初始化为其直接相连的边的权值。这里的 n 表示图中节点的个数。

接下来，我们通过三重循环遍历每个节点 i，每个节点 j，以及每个中间节点 k。对于每个中间节点 k，我们检查从 i 到 j 经过 k 的路径是否比直接从 i 到 j 更短。如果是，则更新 i 到 j 的最短路径长度为 i 到 k 的路径长度加上 k 到 j 的路径长度。

经过 n 次循环后，我们得到了任意两点之间的最短路径长度，存储在 dist 数组中。

值得注意的是，Floyd 算法的时间复杂度为 O(n^3)，适用于边数比较少的稠密图。对于边数比较多的稀疏图，应该使用其他更加高效的算法，比如 Dijkstra 算法或者 Bellman-Ford 算法。