问答题 阅读以下说明，根据要求回答下列问题。
[说明]
现需在某城市中选择一个社区建一个大型超市，使该城市的其他社区到该超市的距离总和最小。用图模型表示该城市的地图，其中顶点表示社区，边表示社区间的路线，边上的权重表示该路线的长度。
现设计一个算法来找到该大型超市的最佳位置：即在给定图中选择一个顶点，使该顶点到其他各顶点的最短路径之和最小。算法首先需要求出每个顶点到其他任一顶点的最短路径，即需要计算任意两个顶点之间的最短路径；然后对每个顶点，计算其他各顶点到该顶点的最短路径之和；最后，选择最短路径之和最小的顶点作为建大型超市的最佳位置。

问答题 [问题1]
本题采用Floyd-Warshall算法求解任意两个顶点之间的最短路径。已知图G的顶点集台为V={1,2,...,n}，W={w_ij}_n*n为权重矩阵。设[*]为从顶点i到顶点j的一条最短路径的权重。当k=0时，不存在中间顶点，因此[*]；当k＞0时，该最短路径上所有的中间顶点均属于集合{1,2,...,k}。若中间顶点包括顶点k，则[*]；若中间顶点不包括顶点k，则[*]。于是得到如下递归式。
[*]
因为对于任意路径，所有的中间项点都在集合{1,2...,n}内，因此矩阵[*]给出了任意两个顶点之间的最短路径，即对所有[*]表示顶点i到顶点j的最短路径。
下面是求解该问题的伪代码，请填充其中空缺的横线处。
伪代码中的主要变量说明如下。
W：权重矩阵。
n：图的顶点个数。
SP：最短路径权重之和数组，SP[i]表示顶点i到其他各项点的最短路径权重之和，i从1到n。
min_SP：最小的最短路径权重之和。
min_v：具有最小的最短路径权重之和的顶点。
i：循环控制变量。
j：循环控制变量。
k：循环控制变量。
[伪代码]
LOCATE -SHOPPINGMALL(W, n)
1 D(0)=W
2 for ______
3 for i=1 to n
4 for j=1 to n
5 if [*]
6 ______
7 else
8 ______
9 for i=1 to n
10 SP[i]=0
11 for j=1 to n
12 ______
13 min_SP=SP[1]
14 ______
15 for i=2 to n
16 if min_SP＞SP[i]
17 min_SP=SP[i]
18 min_v=i
19 return ______

问答题 [问题2]
[问题1]中伪代码的时间复杂度为______(用O符号表示)。