class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码

这段代码是一个基于广度优先搜索（BFS）的无权图最短路径算法实现。下面是完整的代码：

from collections import deque

class QNode:
    def __init__(self, p, pre):
        self.vno = p
        self.pre = pre

def Shortpath(G, u, v):
    visited = [0] * len(G.adjlist)
    res = []
    qu = deque()
    qu.append(QNode(u, None))
    visited[u] = 1
    while len(qu) > 0:
        p = qu.popleft()
        if p.vno == v:
            q = p.pre
            while q != None:
                res.append(q.vno)
                q = q.pre
            res.reverse()
            return res
        for j in range(len(G.adjlist[p.vno])):
            w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex
            if visited[w] == 0:
                qu.append(QNode(w, p))
                visited[w] = 1
    return None

其中，`G` 是图的邻接表表示，`u` 和 `v` 分别是起点和终点的编号。`visited` 数组表示节点是否已经被访问过，`res` 数组保存最短路径的节点序列，`qu` 是一个队列，用于存储待访问的节点。`QNode` 类表示队列中的元素，包括节点编号和前驱节点。

算法的核心部分是 `while` 循环，每次从队列中取出一个节点 `p`，然后遍历 `p` 的邻接点。如果邻接点 `w` 还没有被访问过，就将其加入队列，并将 `p` 设为其前驱节点。当遍历到终点 `v` 时，就可以通过前驱链回溯得到最短路径节点序列。

需要注意的是，如果起点和终点之间没有路径，算法会返回 `None`。此外，由于本算法是基于 BFS 的，因此它只适用于无权图。如果图中存在负权边，需要使用其他算法，比如 Dijkstra 或 Bellman-Ford。