如何在不使用Python语言中的NetworkX函数的情况下编写计算图的距离矩阵的函数distance_matrix？

在不使用Python语言中的NetworkX函数的情况下编写计算图的距离矩阵的函数distance_matrix，可以通过以下步骤实现：

创建一个空的距离矩阵，大小为图中节点的数量。
遍历图中的每对节点，计算它们之间的最短路径长度。
将计算得到的最短路径长度填入距离矩阵的相应位置。
如果两个节点之间不存在路径，则将距离矩阵中对应位置的值设为无穷大。

以下是一个示例的伪代码实现：

function distance_matrix(graph):
    num_nodes = graph.get_num_nodes()
    matrix = create_empty_matrix(num_nodes)

    for i in range(num_nodes):
        for j in range(num_nodes):
            if i == j:
                matrix[i][j] = 0
            else:
                shortest_path = calculate_shortest_path(graph, i, j)
                if shortest_path is not None:
                    matrix[i][j] = len(shortest_path)
                else:
                    matrix[i][j] = float('inf')

    return matrix

其中，graph表示输入的图数据结构，可以根据实际情况选择合适的数据结构来表示图。get_num_nodes()函数用于获取图中节点的数量。create_empty_matrix()函数用于创建一个空的距离矩阵，大小为节点数量。calculate_shortest_path()函数用于计算两个节点之间的最短路径，可以使用合适的算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等）来实现。

需要注意的是，以上是一个简单的实现示例，实际情况中可能需要考虑更多的细节和优化。此外，具体的编程语言和相关库的选择可以根据实际需求和项目要求进行决定。

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