Gremlin 小叮当：按关系的重量排序

这是我的测试数据库：

    graph = TinkerGraph.open()
    g = graph.traversal()
    v1 = g.addV("person").property(id, 1).property("name", "1").next()
    v2 = g.addV("person").property(id, 2).property("name", "2").next()
    v3 = g.addV("person").property(id, 3).property("name", "3").next()
    v4 = g.addV("person").property(id, 4).property("name", "4").next()
    v5 = g.addV("person").property(id, 5).property("name", "5").next()
    v6 = g.addV("person").property(id, 6).property("name", "6").next()
    g.addE("knows").from(v1).to(v2).property(id, 10).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v1).to(v2).property(id, 11).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v1).to(v4).property(id, 12).property("weight", 0.2)
    g.addE("knows").from(v1).to(v6).property(id, 13).property("weight", 1)
    g.addE("knows").from(v2).to(v3).property(id, 14).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v3).to(v5).property(id, 15).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v4).to(v5).property(id, 16).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v4).to(v5).property(id, 17).property("weight", 0.3)
    g.addE("knows").from(v6).to(v5).property(id, 18).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v6).to(v5).property(id, 19).property("weight", 0.4)
    g.addE("knows").from(v6).to(v5).property(id, 20).property("weight", 0.2)

我试图从一个人到另一个人的路径（最小重量总和）更短

以下是我当前的查询：

    g.V(1).repeat(bothE("knows").bothV()).until(hasId(6)).path().as("path").map(unfold().coalesce(values("weight"), constant(0)).sum()).as("Cost").select("path", "Cost").limit(10);
    ==>[path:[v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1]
    ==>[path:[v[1],e[10][1-knows->2],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.4]
    ==>[path:[v[1],e[11][1-knows->2],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.4]
    ==>[path:[v[1],e[12][1-knows->4],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.2]
    ==>[path:[v[1],e[13][1-knows->6],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:2]
    ==>[path:[v[1],e[10][1-knows->2],v[1],e[10][1-knows->2],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.8]
    ==>[path:[v[1],e[10][1-knows->2],v[1],e[11][1-knows->2],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.8]
    ==>[path:[v[1],e[10][1-knows->2],v[1],e[12][1-knows->4],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.6]
    ==>[path:[v[1],e[10][1-knows->2],v[1],e[13][1-knows->6],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:2.4]
    ==>[path:[v[1],e[10][1-knows->2],v[2],e[10][1-knows->2],v[1],e[13][1-knows->6],v[6]],Cost:1.8]

我不知道如何按成本订购。我正在尝试使用步骤

order（）

和

by（“Cost”）

，但它不起作用，永远不会返回结果。下面是我的一个测试，它什么也不返回

g.V(1).repeat(bothE("knows").bothV()).until(hasId(6)).path().as("path").map(unfold().coalesce(values("weight"), constant(0)).sum()).as("Cost").select("path").order().by(select("Cost")).limit(10);

---

您的查询正在运行到一个无限循环中。在第一次查询中，您很幸运，因为

repeat（）

知道

limit（）

步骤，因此在发出10个顶点后停止。包含了

order（）.by（）

后，

repeat（）

就不能再这样做了，因为

order（）.by（）

需要所有结果才能订购任何东西

此外，还有一种更好的跟踪成本的方法：

g.withSack(0).V(1).
  repeat(bothE("knows").sack(sum).by("weight").otherV().simplePath()).
    until(hasId(6)).
  order().
    by(sack()).
  limit(10).
  path()

---

您的查询正在运行到一个无限循环中。在第一次查询中，您很幸运，因为

repeat（）

知道

limit（）

步骤，因此在发出10个顶点后停止。包含了

order（）.by（）

后，

repeat（）

就不能再这样做了，因为

order（）.by（）

需要所有结果才能订购任何东西

此外，还有一种更好的跟踪成本的方法：

g.withSack(0).V(1).
  repeat(bothE("knows").sack(sum).by("weight").otherV().simplePath()).
    until(hasId(6)).
  order().
    by(sack()).
  limit(10).
  path()