复杂网络图上的直接/间接邻边最短路径算法优化

本文主要探讨的是"基于直接/间接邻边概念的最短路径算法"，针对复杂网络图这一研究对象，特别是那些具有确定轨迹的最短路径问题。在传统的图论中，最短路径通常通过Dijkstra算法来求解，该算法基于图的邻接矩阵进行操作。然而，作者在此提出了新的思路，即引入了"直接邻边"和"间接邻边"的概念。 直接邻边指的是网络图中直接相连的节点，而间接邻边则涉及到经过一个或多个中间节点的连接。这种扩展使得路径不再仅仅局限于两点之间的直线连接，而是可以考虑更广泛的路径选择。通过这种方式，作者对简单的邻接矩阵存储进行了改进，将其转化为更为灵活的空间存储结构，以便于高效地处理复杂网络图中的信息。 该算法的设计重点在于利用空间存储结构来存储和管理基于直接/间接邻边的概念，这不仅提高了存储效率，也优化了查找和更新路径的过程。在实际应用中，作者选择了公交查询问题作为实例，设计并实现了这个最短路径算法。实验结果显示，与经典的Dijkstra算法相比，新提出的算法在时间和空间性能上都有显著的优势，这意味着它在处理大规模复杂网络时，能够提供更快、更节省资源的解决方案。 论文的关键词包括：复杂网络图、确定轨迹、直接邻边、间接邻边、空间存储结构以及最短路径算法。研究的理论价值和实用意义在于为解决实际问题提供了新的视角和技术手段，特别是在大数据和实时性要求高的场景下，这种改进算法的性能提升尤为关键。这篇文章对网络优化和路径搜索算法有重要的理论贡献，也为未来的研究和工程实践提供了有价值的技术参考。