顶点之间的最短路径(Floyd)算法
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顶点之间的最短路径问题可以通过Floyd算法有效解决。算法的核心思想在于利用动态规划方法，逐步确定所有顶点间的最短路径。
Floyd算法的基本步骤如下：
1. 初始化一个距离矩阵，矩阵中的每个元素代表两个顶点间的直接路径长度，若无直接路径则设为无穷大。
2. 通过遍历所有顶点，逐步更新距离矩阵中的路径长度，以确保找到所有顶点间最短路径。
3. 最终，距离矩阵中的每个元素都表示了两个顶点间的最短路径长度。
具体实现中，定义了几个常量和变量：
- INFINITE：表示无穷大或无法到达的顶点。
- V_N：表示顶点数量，本例中为6。
- E_N：表示边的数量，本例中为10。
- ALL_N：表示顶点数量加一，用于数组下标从1开始。
接下来，定义了两个数组：
- graph_matrix[V_N+1][V_N+1]：表示邻接矩阵，用于存储顶点间的直接路径长度。
- distance[V_N+1][V_N+1]：表示路径长度矩阵，用于记录顶点间的最短路径长度。
通过add_graph_matrix函数建立图的邻接矩阵，其中使用了两个循环遍历所有顶点，将原顶点路径长度设为0，非原顶点路径长度设为无穷大。
接下来，通过遍历所有顶点，逐步更新距离矩阵中的路径长度，确保找到所有顶点间的最短路径。
最后，distance矩阵中的每个元素都表示了两个顶点间的最短路径长度，从而完成最短路径的计算。
