用python实现以下内容，提供代码。程序的主要功能 2.1 输入功能 输入学校的单位总数； 输入学校各单位的名称； 输入学校各单位人员去超市频度； 输入学校各单位间的距离（用无向图的邻接矩阵表示） 2.2 求权值的功能 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值，返回用数组存储。 2.3 求最优功能 从上述的各个权值中，选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中，返回头指针。 2.4 显示功能 显示最优地址的地点、总权数以及各单位到它的距离。

以下是代码实现：

# 定义无穷大常量
INF = float("inf")

# 输入功能
def input_data():
    n = int(input("请输入学校的单位总数："))
    names = []
    freqs = []
    for i in range(n):
        name = input("请输入第{}个单位的名称：".format(i+1))
        freq = int(input("请输入第{}个单位的人员去超市频度：".format(i+1)))
        names.append(name)
        freqs.append(freq)
    matrix = []
    for i in range(n):
        row = input("请输入{}到其他单位的距离，用空格隔开：".format(names[i])).split()
        row = [int(x) for x in row]
        matrix.append(row)
    return names, freqs, matrix

# 求权值的功能
def calc_weights(freqs, matrix, pos):
    n = len(freqs)
    weights = [0] * n
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i == j:
                continue
            dist = matrix[i][j] if pos == i else matrix[i][pos] + matrix[pos][j]
            weights[i] += freqs[j] * dist
    return weights

# 求最优功能
def find_optimal(names, freqs, matrix):
    n = len(freqs)
    min_weight = INF
    best_pos = -1
    for i in range(n):
        weights = calc_weights(freqs, matrix, i)
        weight_sum = sum(weights)
        if weight_sum < min_weight:
            min_weight = weight_sum
            best_pos = i
    result = {"pos": best_pos, "weight": min_weight, "distances": matrix[best_pos]}
    return result

# 显示功能
def show_result(names, freqs, result):
    pos = result["pos"]
    weight = result["weight"]
    distances = result["distances"]
    print("最优地址为：{}".format(names[pos]))
    print("总权数为：{}".format(weight))
    print("各单位到最优地址的距离为：")
    for i in range(len(names)):
        print("{}：{}".format(names[i], distances[i]))

# 主程序
def main():
    names, freqs, matrix = input_data()
    result = find_optimal(names, freqs, matrix)
    show_result(names, freqs, result)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行程序后，按照提示输入数据即可得到最优地址和总权数以及各单位到最优地址的距离。