弗洛伊德算法图解
弗洛伊德算法，又称为Floyd算法，是一种用于解决图中最短路径问题的算法。
在解决最短路径问题时，我们需要找到从起点到终点的最短路径，也就是路径上所有边的权值之和最小的路径。弗洛伊德算法正是用来求解这个问题的。
弗洛伊德算法的基本思路是：通过不断地更新中间节点，逐步缩小路径长度，直到找到最短路径。具体来说，算法从起点开始，遍历图中所有节点，用节点i到节点j的距离更新节点i到k再到节点j的距离，其中k为中间节点。如果新的距离比原来的距离更短，就替换原来的距离。
实现弗洛伊德算法需要使用一个二维数组D，其中D[i][j]表示从节点i到节点j的最短路径长度，同时还需要一个二维数组P，其中P[i][j]表示从节点i到节点j的最短路径中，节点j的前一个节点。
弗洛伊德算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n为节点数。这是由于算法需要遍历每一个节点，并对每个节点的距离进行更新。
总的来说，弗洛伊德算法是一种可靠的最短路径算法，适用于对图中任意两个节点之间的最短路径进行求解。
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