6、图算法中的最短路径问题解析

图算法中的最短路径问题解析

1. 最短路径基础

在图算法中，最短路径问题是一个重要的研究方向。例如，我们可以通过特定的函数来计算两个地点之间的最短路径。

1.1 最短路径函数示例

# 代码片段，用于计算最短路径
# 假设已经定义了 shortest_path 函数
result = shortest_path(g, "Amsterdam", "Colchester", "cost")
result.select("id", "distance", "path").show(truncate=False)

执行上述代码后，结果如下：
| id | distance | path |
| ---- | ---- | ---- |
| Colchester | 347.0 | [Amsterdam, Den Haag, Hoek van Holland, Felixstowe, Ipswich, Colchester] |

从结果可知，阿姆斯特丹和科尔切斯特之间的最短路径总距离为 347 公里，途径海牙、荷兰角港、费利克斯托和伊普斯威奇。而使用广度优先搜索算法计算的基于关系数量的最短路径则途径因明翰、唐卡斯特和伦敦。

1.2 缓存数据帧

在函数中，如果存储了对任何数据帧的引用，需要使用 AM.getCachedDataFrame 函数对其进行缓存，否则在执行过程中可能会遇到内存泄漏问题。例如在 shortest_path 函数中，就