有 `n` 个城市，按从 `0` 到 `n-1` 编号。给你一个边数组 `edges`，其中 `edges[i] = [fromi, toi, weighti]` 代表 `fromi` 和 `toi` 两个城市之间的双向加权边，距离阈值是一个整数 `distanceThreshold`。

返回能通过某些路径到达其他城市数目最少、且路径距离 最大 为 `distanceThreshold` 的城市。如果有多个这样的城市，则返回编号最大的城市。

注意，连接城市 i 和 j 的路径的距离等于沿该路径的所有边的权重之和。

示例 1：

    输入：n = 4, edges = [[0,1,3],[1,2,1],[1,3,4],[2,3,1]], distanceThreshold = 4
    输出：3
    解释：城市分布图如上。
    每个城市阈值距离 distanceThreshold = 4 内的邻居城市分别是：
    城市 0 -> [城市 1, 城市 2]
    城市 1 -> [城市 0, 城市 2, 城市 3]
    城市 2 -> [城市 0, 城市 1, 城市 3]
    城市 3 -> [城市 1, 城市 2]
    城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市，但是我们必须返回城市 3，因为它的编号最大。

示例 2：

    输入：n = 5, edges = [[0,1,2],[0,4,8],[1,2,3],[1,4,2],[2,3,1],[3,4,1]], distanceThreshold = 2
    输出：0
    解释：城市分布图如上。
    每个城市阈值距离 distanceThreshold = 2 内的邻居城市分别是：
    城市 0 -> [城市 1]
    城市 1 -> [城市 0, 城市 4]
    城市 2 -> [城市 3, 城市 4]
    城市 3 -> [城市 2, 城市 4]
    城市 4 -> [城市 1, 城市 2, 城市 3]
    城市 0 在阈值距离 2 以内只有 1 个邻居城市。

提示：

- `2 <= n <= 100`
- `1 <= edges.length <= n * (n - 1) / 2`
- `edges[i].length == 3`
- `0 <= fromi < toi < n`
- `1 <= weighti, distanceThreshold <= 10^4`
- 所有 `(fromi, toi)` 都是不同的。