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上传时间: 2021-03-30
详细说明：图是一个重要的复杂网络模型，用于描述实际应用中各个实体之间的关系，包括知识图，社交网络和交通网络。 最短路径查询是图形上的一个重要问题，并且已经得到了很好的研究。 本文研究了最短路径问题的一种特殊情况，以找到通过用户指定的一组顶点的最短路径，这是NP难的。 现有的大多数方法都会计算给定顶点的所有排列，然后从这些排列中找到最短的排列。 但是，当图形或给定的顶点集很大时，计算成本非常昂贵。 在本文中，我们首先以最佳优先搜索的方式提出了一种新颖的精确启发式算法，然后给出了两种优化技术来提高效率。 此外，针对大图，针对此问题，我们在多项式时间内提出了一种近似启发式算法。 我们证明了近似算法的比率边界为3。 我们通过对真实数据集进行广泛的实验来确认算法的效率。 实验结果证明，即使图形或给定的顶点集很大，我们的算法也总是优于现有方法。
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