【数据结构】最短路径问题之Floyd算法

解决最短路径问题，常用到两个算法：Dijkstra（迪杰斯特拉）算法和 Floyd（弗洛伊德）算法。

本文将简要介绍我对弗洛伊德算法的理解。

Floyd算法

该算法用于解决任意顶点之间的最短路径问题。

如果要让任意两点（例如从顶点a点到顶点b）之间的路程变短，只能引入第三个点（顶点k），并通过这个顶点k中转即a->k->b，才可能缩短原来从顶点a点到顶点b的路程。

因此，该算法的基本思路就是加点并比较所求两点直达路径与加点后中转路径的长度，取最短的作为最终结果！

显然，*在加点过程中，每个顶点都有可能使得另外两个顶点之间的路程变短。*因此对每个点依次遍历，迭代完后便可得最短距离！

存储结构

与迪杰斯特拉类似，使用邻接矩阵存储图。因此构造函数与迪杰斯特拉算法图的构造相似。

该算法的同样使用C++面向对象完成：

class MGraph
{
public:
   	MGraph(DataType a[ ], int n, int e);     //构造函数，建立n个顶点e条边的图
   	~MGraph( ){ };                        //析构函数
	void Floyd( );
private:
	DataT