使用迪杰斯特拉算法或者弗洛伊德算法求图中顶点间的最短路径 (图的邻接矩阵)

对于使用迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法求图中顶点间的最短路径，我可以为你提供一些解释。

首先，迪杰斯特拉算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。它通过逐步扩展路径来找到从源节点到其他节点的最短路径。算法的步骤如下：

1. 创建一个集合来保存已经找到最短路径的节点。
2. 初始化距离数组，表示从源节点到其他节点的距离。将源节点的距离设为0，其他节点的距离设为无穷大。
3. 循环执行以下步骤，直到集合包含所有节点：
a. 从距离数组中选择一个距离最小且不在集合中的节点。
b. 将该节点加入集合。
c. 对于该节点的所有邻居节点，更新它们的距离。如果通过当前节点到达邻居节点的距离小于距离数组中保存的距离，则更新距离数组中的值。

迪杰斯特拉算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V是图中顶点的数量。

其次，弗洛伊德算法是一种用于解决所有顶点对最短路径问题的动态规划算法。它通过逐步更新路径长度矩阵来找到任意两个顶点之间的最短路径。算法的步骤如下：

1. 初始化路径长度矩阵，将所有的直接相连的顶点间的距离设置为它们之间的边的权重，将其他位置的值设置为无穷大。
2. 循环执行以下步骤，对于每一个顶点k：
a. 对于每一对顶点i和j，如果通过顶点k的路径比当前路径更短，则更新路径长度矩阵中的值。
3. 得到更新后的路径长度矩阵，即为所有顶点对的最短路径长度。

弗洛伊德算法的时间复杂度为O(V^3)，其中V是图中顶点的数量。

根据你的问题描述，图的邻接矩阵已经给定，你可以根据这些算法的步骤来求解图中顶点间的最短路径。