未加权图中的最大流
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通常人们在谈论流量问题时指的是边缘“容量”，在谈论距离相关问题时指的是“重量/成本”。这就减少了混乱。
对于你的问题，当每条边的容量为1时，是否有一个更简单的算法来解决最大流问题？
这实际上取决于您所说的“更简单”是什么意思，但您可以在O(VE)时间范围内使用Ford-Fulkerson算法来解决这种特殊情况，这比使用前面提到的时间范围为O(VE^2)的Edmonds-Karp算法求解要快得多。
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在一个加权有向图中，我需要找到两个结点s，t之间的最短路径。以下是限制： 权重可以为负值。 路径必须经过一个特定的边，让我们从节点u到V调用her e和shes。 输出路径必须简单，即我们只通过一个节点一次。 因为我希望它最短，所以我将检查在从s到u之前从v到t运行bellman ford是否比相反的方式更快（如果有节点，两个节点都使用where是放置它的最佳位置）。 谢谢你的帮助！
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给我一个图中名为“a”的顶点，对于v中的每一个v，我需要找到从a到v的路径的权重，它在时间O(v+E)中权重最低。我不得不只使用BFS或DFS（尽管这很可能是BFS的问题）。 我想过要制作一个新的图，其中边为0的顶点是统一的，然后在它上面运行BFS，但是这会破坏图的方向（如果图是无向的或者权重是{2,1}，对于边为2，我会创建一个新的顶点）。 如果有任何帮助，我将不胜感激。 谢谢
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我知道Bellman Ford算法使用负权值，但我希望我可以修改我现有的最短路径方法。
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我试图将这个问题概念化，然后为它编写Java代码。我知道这里有一些讨论，但我没有看到很多回答者，所以我想通过写下我的想法来重申这个问题，我希望从你们那里得到一些反馈。谢谢 我的想法：对于每个叶节点，找到从根节点到它的最长路径。对于所有路径，找到最大路径长度 然而，这不就是蛮力吗，对此还有更优雅的解决方案吗？ 我听说过使用Djikstra的负权重算法，但在某些地方它说这只适用于特定情况？我也看到了关
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你有一辆2005年本田雅阁，油箱里还剩50英里（最大重量）。在50英里半径范围内，你可以访问哪些麦当劳的位置（图节点）？这是我的问题。 如果你有一个加权有向无环图，你如何找到在给定的权限制内可以访问的所有节点？ 我知道Dijkstra的算法，但我似乎找不到任何关于它在最小路径问题之外的用途的文档。在我的例子中，我们没有特别想结束的节点，我们只想在不超过最大权重的情况下尽可能多地结束。似乎您应该能够
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我们知道在两个顶点之间寻找一条最大权重路径是NP难的。但是如果我们限制边缘权重，对于例如。所有边权值都小于某个特定值x。我清楚地定义下面的问题。 我有一个有向图G(V，E)，其中每条边的权值在1到V之间。我想在两个顶点u和V之间找到最大权值路径。