最短路径算法 - 弗洛伊德算法
（主要来自大话数据结构这本书）
【1】为什么需要弗洛伊德算法？
带权图中单个源点到所有顶点的最短路径问题可以用《迪杰斯特拉算法》求解。
那如果要求图中每一个顶点与其它顶点之间的最短路径呢？类似可以想到的方法为：
每次以一个顶点为源点，重复执行地杰斯特拉算法算法n次。
这样，理论上我们便可以求得每一个顶点与其它顶点的最短路径，总的执行时间为O(n3）。
好吧！为了实现这个中需求，可以采用另外一种求解算法：弗洛伊德算法。
为了更好的理解弗洛伊德算法的精妙，我们先看简单的案例。
如下图是一个最简单的3个顶点连通网图：
【2】弗洛伊德算法
弗洛伊德算法是非常漂亮的算法，简洁直观大气上档次。
不过很可惜由于它的三重循环，因此也是O(n*n*n)的时间复杂度。
如果你面临需要求所有顶点至所有顶点的最短路径问题？
它是很好的选择。算法代码如下图：
关于本算法再不做详细赘述。如若感兴趣，下面的代码案例可以自己琢磨琢磨。