C++图算法：路径规划与最短路径详解

本文档主要讨论了C++中的图算法，特别是应用于路径规划问题的解决方案。在编程背景中，作者分享了之前用C#实现的一个路径规划算法，目的是找到从节点A到节点B的最短路径。这种算法适用于图结构，图由节点和带有方向的边组成，每条边都具有特定的权重。边的表示形式是`Edge`类，包含起始节点ID（`StartNodeID`）、结束节点ID（`EndNodeID`）和权重（`Weight`）。每个节点则是`Node`类，存储节点ID以及与之相连的边列表。 `Node`类定义了一个私有属性`edgeList`，用于存储属于该节点的边集合。每个节点实例化时，会初始化一个空的边列表。为了跟踪路径中的节点及其累积权重，文章引入了`PassedPath`类，它记录当前节点ID、处理状态（`beProcessed`）、累积权重和已通过的节点ID列表（`passedIDList`）。 算法的核心是找到从起点到终点的最小累积权重路径。这通常涉及使用诸如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法等经典图算法。Dijkstra算法适用于单源最短路径问题，而Floyd-Warshall则可以求解所有对之间最短路径的问题。在C#代码中，作者可能采用了迭代的方式，从起点开始，逐步更新每个节点的最短路径信息，并标记已处理过的节点，直到达到终点或者遍历完所有节点。 值得注意的是，代码中还提及了对路径合法性检查和处理未处理节点的逻辑，例如`PassedPath`类中的`beProcessed`属性和`weight`的初始化。这些细节对于确保算法正确性和效率至关重要。 总结来说，本篇文档是关于如何在C++中实现路径规划算法，特别是在图数据结构上下文中寻找最短路径的方法。通过使用`Edge`和`Node`类，以及`PassedPath`类来管理路径信息，读者可以了解到在实际编程中如何处理这类问题。如果想要深入了解C++图算法，可以参考《C++算法－－图算法》这本书，该书将提供更全面的理论基础和实用技巧。