问题描述：
给定adjacencyMatrix和adjacencyList中的图G，其中存在源顶点s和目标顶点d。使用约束找到从s到d的最短路径。约束条件是最短路径成本c具有下限，即，成本c必须大于指定的下限N，但是在大于或等于N的可能路径的所有成本中最小。
我理解这种约束传统的SSSP算法如Bellman ford无法正常工作。如何为这个问题找到最有效的算法？
答案 0 :(得分：0)
我想你想要散步，因为路径不能有循环。
不幸的是，这个问题很容易被建模为变革问题，也就是NPC。
变更问题：给定N种类型的c_i值的硬币，是否可以用这N个硬币改变数字X？
建模：假设所有c_i都是偶数（所有c_i都加倍，如果不是，则加上X）。创建N + 2个顶点，其中第i个顶点表示1＆lt; = i＆lt; = N的第i个硬币。此外，第（N + 1）个和第（N + 2）个顶点具有所有边缘成本硬币（c_i / 2）。这个问题等同于找到至少为X的最短成本路径，即NPC。减少应该是显而易见的，但如果需要进一步解释，我可以编辑我的答案。