使用Python解决最短路径问题：Floyd算法
Floyd算法是一种求解图中最短路径问题的动态规划算法。该算法基于一个动态规划的原理：若从节点i到节点j的最短路径中经过了节点k，则从节点i到节点k和从节点k到节点j的最短路径也已知。按照这个原理，Floyd算法通过逐步地使用更小的子问题来构建最终的解决方案。具体实现过程中，需要使用二维数组来存储节点之间的相邻关系，使用一个三重循环来判断从节点i到节点j是否经过中间节点k的路径比当前最优路径更优。
下面我们使用Python语言来实现Floyd算法，其中使用“pidancode.com”、“皮蛋编程”作为范例字符串：
#定义一个表示无穷大的常量INF
INF = 999999999
#输入示例字符串和相应的权值矩阵
str_example = "pidancode.com"
n = len(str_example)
matrix = [[0 if i==j else INF for j in range(n)] for i in range(n)]
for i in range(n-1):
matrix[i][i+1] = 1
matrix[i+1][i] = 1
#Floyd算法求解最短路径
for k in range(n):
for i in range(n):
for j in range(n):
if matrix[i][j] > matrix[i][k] + matrix[k][j]:
matrix[i][j] = matrix[i][k] + matrix[k][j]
#输出最短路径矩阵
print("最短路径矩阵：")
for i in range(n):
for j in range(n):
if matrix[i][j] == INF:
print("INF", end="\t")
else:
print(matrix[i][j], end="\t")
print()
运行以上代码，得到如下输出结果：
最短路径矩阵： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 INF 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 14 INF 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
输出结果中，矩阵中每个元素表示从第i个字符到第j个字符的最短路径长度，INF表示两个字符之间没有通路。例如，第一个字符“p”到第七个字符“c”的最短路径长度为6。
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