从花瓣图中找出从A到B的最短路径是哪种算法？

Question

我有一个方向图，希望找到从节点A到节点B的最短路径。我在crates.io上搜索了花瓣图，它看起来像最流行的板条箱。它是实现了许多算法，但没有一个能解决我的任务。我错过了什么吗？

例如，迪克斯特拉算法返回路径成本，但是哪条路径的成本最小？Bellman算法返回路径成本和节点，但不返回路径。

这是我找到的从图中打印路径的最简单方法：

extern crate petgraph;
use petgraph::prelude::*;
use petgraph::algo::dijkstra;

fn main() {
    let mut graph = Graph::<&str, i32>::new();
    let a = graph.add_node("a");
    let b = graph.add_node("b");
    let c = graph.add_node("c");
    let d = graph.add_node("d");

    graph.extend_with_edges(&[(a, b, 1), (b, c, 1), (c, d, 1), (a, b, 1), (b, d, 1)]);
    let paths_cost = dijkstra(&graph, a, Some(d), |e| *e.weight());
    println!("dijkstra {:?}", paths_cost);

    let mut path = vec![d.index()];
    let mut cur_node = d;

    while cur_node != a {
        let m = graph
            .edges_directed(cur_node, Direction::Incoming)
            .map(|edge| paths_cost.get(&edge.source()).unwrap())
            .min()
            .unwrap();
        let v = *m as usize;
        path.push(v);
        cur_node = NodeIndex::new(v);
    }

    for i in path.iter().rev().map(|v| graph[NodeIndex::new(*v)]) {
        println!("path: {}", i);
    }
}

据我所见，我需要根据dijkstra的结果自己计算路径。

我相信，如果我自己实现dijkstra (基于dijkstra.rs)，并取消对predecessor行的注释，并返回predecessor，最后的变体会更快，因为答案将类似于predecessor[predecessor[d]]。

Answer 1

作为评论中提到 (由库的主要作者，至少)，您可以使用A* (astar)算法：

use petgraph::{algo, prelude::*}; // 0.5.1

fn main() {
    let mut graph = Graph::new();

    let a = graph.add_node("a");
    let b = graph.add_node("b");
    let c = graph.add_node("c");
    let d = graph.add_node("d");

    graph.extend_with_edges(&[(a, b, 1), (b, c, 1), (c, d, 1), (a, b, 1), (b, d, 1)]);

    let path = algo::astar(
        &graph,
        a,               // start
        |n| n == d,      // is_goal
        |e| *e.weight(), // edge_cost
        |_| 0,           // estimate_cost
    );

    match path {
        Some((cost, path)) => {
            println!("The total cost was {}: {:?}", cost, path);
        }
        None => println!("There was no path"),
    }
}

The total cost was 2: [NodeIndex(0), NodeIndex(1), NodeIndex(3)]