C# 检查图中所有节点的距离是否在<=相互之间的信任

在给定的图中，我需要检查图中的所有节点的距离是否为0） { 访问的HashSet=新HashSet（）； 队列1=新队列（）； 队列2=新队列（）； queue1.排队（节点）； 添加（节点）； int currentDistance=0； while（queue1.Count>0&¤tDistance您可以从图形中创建一个矩阵，然后在该矩阵中找到较低的值，当您尝试在节点之间找到较短的路径或对图形应用某些算法等时，它也很有用

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首先，您的算法实际上是V*（V+E）

我不确定你在练习中是否能做得更好。你肯定可以改进你的代码

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有计算所有对最短路径的算法，例如Floyd Warshall。对于您的情况，最快的一个（无向未加权图）称为Seidel算法。

查找较低的值是什么意思？抱歉，我没有注意到您试图查找k距离，而不是最低值。你可以在矩阵中找到你的距离，然后得到坐标，这将是你试图找到的一个点和方式。我认为你假设有一个距离矩阵，但事实并非如此。计算这样一个矩阵不是免费的，OP也不是在寻找一个与其他节点有k距离的节点。OP想要一个答案是/否，不管所有节点之间的距离是否不超过k。我说的是距离矩阵。是的，你是对的，计算不是免费的，但是在最坏的情况下，矩阵的计算会更快，渐近复杂度为O（n^2-n）和有向图O（（n^2-n）/2），你也可以优化它（这取决于具体任务）。关于第二条评论，OP想知道什么，这只取决于您确定的任务（由您决定如何处理数组），我只是假设处理速度会更快。

// node defenition
public class GraphNode
{
   public GraphNode(int data, List<GraphNode> neighbours)
   {
        Data = data;
       Neighbours = neighbours;
   }
}

// Loop on every Node, and find all k-distance neighbours
public bool IfAllGraphNodesInKdistance1(List<GraphNode> nodes, int k)
{
    for(int i=1; i< nodes.Count; i++)
    {
         if(FindKdistanceNeighboursInGraph(nodes[i], k).Count != nodes.Count)
                return false;
        }
        return true;
    }
}


// Find k-distance neighbours of a Node
public HashSet<GraphNode> FindKdistanceNeighboursInGraph(GraphNode node, int distance )
{

    HashSet<GraphNode> resultHash = new HashSet<GraphNode>();

    if (node != null && distance > 0)
    {
        HashSet<GraphNode> visited = new HashSet<GraphNode>();
        Queue<GraphNode> queue1 = new Queue<GraphNode>();
        Queue<GraphNode> queue2 = new Queue<GraphNode>();
        queue1.Enqueue(node);
        visited.Add(node);
        int currentDistance = 0;
        while (queue1.Count > 0 && currentDistance < distance)
        {
            GraphNode current = queue1.Dequeue();
            foreach (GraphNode graphNode in current.Neighbours)
            {
                if (!visited.Contains(graphNode))
                {
                    queue2.Enqueue(graphNode);
                    visited.Add(graphNode);
                    resultHash.Add(graphNode);
                }
            }
            if (queue1.Count == 0)
            {
                queue1 = queue2;
                queue2 = new Queue<GraphNode>();
                currentDistance++;
            }
        }
    }
    resultHash.Add(node); // if it will include current
    return resultHash;
}