我们正在尝试找到一种方法来在 neo4j 数据库中创建一个全距离矩阵，其中该距离定义为任意两个节点之间的最短路径的长度。当然，有shortestPath 方法，但是使用循环遍历所有节点对并计算它们的最短路径会变得非常慢。我们明确不在谈论allShortestPaths，因为它会返回两个特定节点之间的所有最短路径。
对于大量节点 (>30k) 是否有快速的特定方法或方法？
谢谢！ j.
【问题讨论】：
标签： neo4j shortest-path
最后的游戏是什么？这是重置某些属性或创建新边的一次性查询吗？或者经常性的努力。如果是一次性的，您可能会在每一步创建两个节点之间的边，从而创建一个传递闭包环境。边将指向两个节点之间，并具有距离作为属性。
因此，如果路径是 a>b>c>d，您将创建边
a>b 1
a>c 2
a>d 3
b>c 1
b>d 2
c>d 1
可以对边缘进行明确命名，以将它们与原始路径边缘区分开来。这可能会创建循环路径，既不会否定此策略，也不需要约束。如果您正在处理有向无环图，它会很好用。
【讨论】：
没有更简单的方法；完整的距离矩阵需要很长时间才能构建。
正如您所描述的，全距离矩阵必须包含任意两个节点之间的最短路径，这意味着您必须在某个时候获取该信息。迭代每对节点并运行最短路径算法是做到这一点的唯一方法，复杂度将是O(n) 乘以算法的复杂度。
但您可以使用动态编程解决方案减少运行时间。
您当然可以利用一些动态编程方法来减少计算时间。例如，如果您试图找到 (A) 和 (C) 之间的最短路径，并且已经计算出从 (B) 到 (C) 的最短路径，那么如果您在从 (A) 寻路时碰巧遇到 (B) )，您不需要重新计算该路径的其余成本；众所周知。
但是，几乎可以肯定的是，创建一个具有合理复杂性的动态编程解决方案最好在一个用于 Neo4J 的单独模块中完成，该模块被放入插件中。如果您正在做的是一次性操作或不会经常运行的操作，那么在每对之间调用shortestPath 的幼稚解决方案可能会更容易，但如果您打算公平地运行它经常在动态数据上，可能值得编写一个自定义插件。这完全取决于您的需求。
不过，无论如何，计算都需要一些时间。动态规划解决方案会大大减少时间（尤其是在密集连接的图中），但仍然不会很快。
【讨论】：