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我正在开发一个PHP类，能够从未加权和有向图系统中的两个点计算路线（特别是对于EVE Online）。我从来没有开发图形解决方案，所以我真的不知道计算图形路径的最快方法是什么，所以我环顾网络，即使我发现的只是以数学为中心的讨论或过于特殊的解决方案。

我的第一个想法是找到从节点A到节点B的所有路径并比较它们的长度。我后来注意到这是不必要的，因为我不需要比较，而是找到第一条最短路径。

然后我创建了一个递归系统，它实现了深度优先搜索算法（我在这里提出），但是当两个节点之间的距离增加时，它仍然太重了。我已经在几秒钟内成功跟踪了16步或更少的路径。当涉及到搜索更远的节点时，它将无法在90秒内完成。

请您帮我找一个更快的解决方案？我想创建一个包含各个节点之间所有距离和路径的表，但是我们谈论的是数千个节点，它会永远构建它（并维护它）。

班级“跳跃”。

构造以字符串或整数的形式接受origin（from）和goal（to）节点。在前一种情况下，它将解析其ID（整数）并使用它（方法getSystemID，您可以忽略它）。 “jumpsTable”初始化器以这种形式创建一个数组：

$this->jumpsTable[node_id] = array(next_node_id_1, next_node_id_2, ...)

jumpsTable是图表的数据表示。

THE ALGORITHM：

IDDFS从深度0开始调用DLS并继续向上（最大深度），直到DLS返回有效路径。这样它就不会在相同长度的两条路线之间进行选择，但会选择第一条路线。
DLS是一种递归方法，并查找其“子节点”节点：如果其中一个子节点是目标节点，则返回路径，否则它会将每个子节点称为“起始节点”，并且减少深度值。如果任何DLS调用返回路径，则退出循环。如果没有DLS返回路径，则返回null。

如果您进行深度优先搜索，则无法保证您找到的第一条路径是最短路径。您应该执行breadth-first search，因为您的图表未加权（否则，标准算法将为A*）。

但是，您需要对实现进行完整的返工，因为递归方法不适合广度优先搜索。请注意，这是一个非常经典的算法，您应该更容易找到现有的PHP实现，例如this one，并使其适应您自己的数据结构。

PS：处理问题的另一种方法是使用depth-first search with iterative deepening，这基本上是使用深度限制应用的深度优先搜索，并且重复应用增加限制（直到目标节点为实测值）。

PPS：如果时间是主要问题，请务必检查您是否多次处理同一节点。