Neo4j：具有成本函数的最短路径取决于路径中的两个连续关系答案

【问题标题】：Neo4j: Shortest Path with Cost Function depending on two Consecutive Relations in PathNeo4j：具有成本函数的最短路径取决于路径中的两个连续关系
【发布时间】：2016-09-14 14:25:58
【问题描述】：

假设我有一个图表，其中的节点代表城市，关系代表城市之间可能的联系。连接具有出发时间和到达时间。我想找到城市A 和B 之间的最短路径，成本函数是总行程时间。行程时间是连接之间的等待时间和连接时间的总和。

我正在使用 Java API，并尝试使用 GraphAlgoFactory.dijkstra(expander, costEvaluator) 使用 Dijkstra 算法。我的主要问题似乎是，CostEvaluator 接口只接收当前关系而不是完整路径。这样我可以计算连接持续时间，但不能计算等待时间。

我可以做些什么来适应现有的算法还是必须重新实现 Dijkstra？

【问题讨论】：

你能确认waiting_time是departure_time - arrival_time的结果吗？
我在下面澄清了。

标签： neo4j dijkstra shortest-path

【解决方案1】：

路径的总成本将是给定关系的每个评估的getCost() 返回值的总和，因此只需定义在关系级别上应如何评估成本，评估总成本将是多少算法本身。

另一方面，如果等待时间是 departure_time 和 arrival_time 之间的差异，您可以使用 Cypher 来做到这一点：

MATCH p=(a:City {name:"NY"})-[r:CONNECTS*..10]->(b:City {name:"LA"})
WITH p, reduce(
  cost=0, x IN rels(p) | cost + (x.departure_time - x.arrival_time) 
) as cost
RETURN p, cost
ORDER BY cost ASC
LIMIT 1

【讨论】：

Cypher 版本优化了吗？
不行，dijkstra算法性能会更好，试一试，我现在没机会测试
我有很多数据，所以性能很重要。另外，我认为有一个误解。关系r 的成本应该是r.arrival - r.departure + r.departure - r_previous.arrival，可以简化为r.departure - r_previous.arrival。
好吧好吧，我会检查一个更好的实现然后
请注意，在这种情况下，我倾向于创建“连接”节点，因为连接的概念在我的域级别很重要