这是我试图使用图算法解决的问题。如果熟悉不同的图遍历算法，那么回答这个问题很容易。我想学的是如何降低这个问题的复杂性？
假设我们必须遍历某人的网络 - 朋友，朋友 朋友（FoF）和FoFoF（1年级，2年级，3年级，最高6度） 寻找特定的东西，比如说“居住在加利福尼亚的人”。该 当你有1000个朋友时，问题的复杂性会大大增加 你的1000个朋友各有1000个朋友，等等。
假设我们想要进行优化搜索，您就知道了 目的地节点（这里是居住在加利福尼亚州的人）。你将会怎样 减少问题的复杂性？
您提交的课程应该返回该人的学位 与你有联系。 ['目的节点'是你的学位第一名 （朋友），或第2（朋友的朋友）或3度（FoFoF）或学位 大于3度]。
答案 0 :(得分：1)
假设您的图表未加权，执行广度优先搜索将为您提供最短路径（实际上是您需要的度数）。如果目的地已知，您也可以使用Dijkstra算法找到到该特定节点的最短路径，但如果图表未加权，那么只做BFS会更有效，因为它的复杂性低于Dijkstra＆ ＃39; S。另外，如果我理解正确，你的输出只需要覆盖4个案例：1,2,3或更高的学位。如果是这样，您可以只前BFS前三个级别并存储结果。然后你可以通过检查通过BFS获得的数据中是否存在这样的人来定期回答问题。