弗洛伊德算法，又称为Floyd-Warshall算法，是一种用于求解多源最短路径问题的动态规划算法。该算法的基本思想是，通过逐步更新每个节点之间的最短距离，来求解图中所有节点之间的最短路径。

算法的核心是一个二维数组D，其中D[i][j]表示从节点i到节点j的最短路径长度。初始时，D[i][j]的值为图中节点i到节点j之间的边的长度，若i和j之间没有边，则D[i][j]的值为无穷大。然后，算法通过对D数组进行逐步更新，来求解所有节点之间的最短路径。

具体来说，算法在每一次循环中，都会选择一个中间节点k，并尝试通过该节点来更新所有节点之间的距离。对于任意的i和j，算法会比较D[i][j]和D[i][k]+D[k][j]的值，选择其中较小的一个作为D[i][j]的新值。这样，当算法完成所有的循环后，D数组中存储的就是所有节点之间的最短路径长度。

弗洛伊德算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n为节点的个数。虽然该算法的时间复杂度较高，但它具有很好的应用价值，特别是在处理稠密图时表现优异。同时，该算法还可以扩展到带权有向图中，以求解其他问题，如图中的最小环等。

总之，弗洛伊德算法是一种经典的动态规划算法，用于求解多源最短路径问题，具有广泛的应用价值。