我遇到了路由问题，我需要检索两点之间的最佳解决方案。我正在使用Dijkstra获得最佳解决方案，并使用Yen Top K算法来获得最佳解决方案。
然而，它有一个扭曲，你可以在顶点之间有多个平行边。让我们想象一下公交网络：
Line A: a -> b -> c -> d -> e
Line B: b -> c -> d -> e -> f
Line C: a -> b -> c -> g -> h
构建图形时，如何处理这些并行连接？ 我正在考虑构建图形：
Line A: a->b,a->c,a->d a->e,b->c,b->d,b->d,b->e,c->d,c->e,d->e
Line B: b->c,b->d,b->e,e->f,c->d,c->e,c->f,d->e,d->f,e->f
Line C: a->b,a->c,a->g,a->h,b->c,b->g,b->h,c->g,c->h,g->h
因此，当我不必改变公共汽车时，我有直接的优势。 对于每个Vertex，我会通过添加连接惩罚权重。
因此，如果我想从a-> e开始，我可能会使用线路C获得A线a-> b，B线b-> e因为连接时间可能会更长，即使时间也是如此线C a-> b和线B b-> e可能比线A上的路线快。
但是我仍然需要处理并行连接。所以我想我需要按重量对平行边缘进行排序。
目前，这是基于静态定时信息，但在某些时候，它应该考虑实际的时间表信息。并且取决于两个顶点之间的权重可能会发生变化。例如。当你到达b点时，通过线路C的最快连接将不再是最快的，因为你会错过线路C等。
是否有任何资源可以解释如何处理这些更复杂的情况？
答案 0 :(得分：2)
一种方法可能是通过“拆分节点”将问题简化回简单的图形（没有平行边缘）
这意味着，如果您有一个带有边u的节点(v,u)_1, (v,u)_2, ..., (v,u)_k，则可以将u拆分为：u, u_1, u_2,...,u_k，边缘为：(u_1,u), (u_2,u), ..., (u_k,u), (v,u_1), (v,u_2), ...., (v,u_k)，和重量：
w(u_i,u) = 0 for all i和w(v,u_i) = w((v,u)_i) for all i
现在，您可以轻松运行任何为简单图形设计的算法，其中顶点数量以平行边缘数量的线性因子增加。