通过设计拓扑图，指定源节点、目的节点、带宽、代价等参数，用C++算法在选路图上寻找最优路径

在计算机网络和图形算法中，寻找从源节点到目的节点的最短或最优路径通常涉及使用Dijkstra算法或A*搜索算法。这两种算法常用于处理带有权重（如带宽、代价）的图，例如拓扑图。

**Dijkstra算法**：
- 它是最适合解决单源最短路径问题的算法，适用于加权边的情况，其中每个边都有一个非负的权重表示代价或距离。
- 操作过程包括维护一个优先级队列（最小堆），每次选择当前未访问节点中的最近邻节点进行扩展，直到找到目的节点或遍历完所有节点。

**A*搜索算法**：
- 是一种启发式搜索算法，结合了Dijkstra的思想，并引入了一个额外的启发函数估计从当前节点到目标节点的实际成本，使得算法在大多数情况下比Dijkstra更快。
- A*搜索利用了对目标的距离信息（通常是曼哈顿距离或欧几里得距离加上估算的成本）来指导搜索。

以下是一个简化的Dijkstra算法示例，假设我们有一个`Graph`类，包含顶点集合、邻接矩阵和边的权重：

#include <vector>
#include <queue>
#include <limits>

class Graph {
private:
    std::vector<std::vector<int>> adjList; // 邻接矩阵
    std::vector<int> dist; // 存储每个节点到源节点的距离

public:
    void dijkstra(int source) {
        dist = std::vector<int>(vertices.size(), std::numeric_limits<int>::max());
        dist[source] = 0;
        
        std::priority_queue<std::pair<int, int>, std::vector<std::pair<int, int>>, std::greater<std::pair<int, int>>> pq;
        pq.push({0, source});

        while (!pq.empty()) {
            int u = pq.top().second;
            pq.pop();

            for (int v : adjList[u]) {
                int weight = adjList[u][v]; // 边的权重
                int newDist = dist[u] + weight;

                if (newDist < dist[v]) {
                    dist[v] = newDist;
                    pq.push({newDist, v});
                }
            }
        }
    }

    // 获取源到目的节点的最短路径长度
    int shortestPath(int destination) { return dist[destination]; }
};

要实际应用这些算法，你需要首先定义你的拓扑结构，比如使用邻接矩阵或邻接表来存储节点和它们之间的关系，然后实例化一个`Graph`对象并调用`dijkstra`函数。对于A*搜索，你需要添加一个合适的启发函数。