Neo4j - apoc.algo.dijkstra -从a到b的最短路径，但要经过c、d、e等

Neo4j是一种图数据库管理系统，它以图的形式存储和处理数据。在Neo4j中，apoc.algo.dijkstra是一个算法函数，用于计算图中从节点a到节点b的最短路径，并且要求路径必须经过节点c、d、e等指定的节点。

该算法的基本原理是使用Dijkstra算法来计算最短路径。Dijkstra算法是一种广泛应用于图论中的算法，用于解决从一个节点到其他节点的最短路径问题。它通过不断更新节点的最短路径估计值来逐步找到最短路径。

在使用apoc.algo.dijkstra函数时，需要指定图数据库中的节点标签和关系类型，以及起始节点a、目标节点b和必须经过的节点c、d、e等。函数将返回一个包含最短路径的节点和关系的列表。

这个算法在许多应用场景中都有用武之地。例如，在社交网络中，可以使用该算法来查找两个用户之间的最短路径，以了解它们之间的关系。在物流领域，可以使用该算法来计算货物从起始地到目的地的最短路径，以优化运输成本和时间。

腾讯云提供了一系列与图数据库相关的产品和服务，其中包括图数据库TGraph、图计算引擎TGraph Engine等。这些产品可以帮助用户构建和管理大规模的图数据，并提供高效的图计算能力。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估。

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neo4j 开发记录

a和b，建立a到b的关系； match(a:enter{name:"3"}),(b:tt{name:"1"}) create (a)-[c:test]->(b) return a,b,c; 删除 match...=shortestpath((a:enter{name:"1"})-[*1..2]->(b:enter)) return p; # 查询两个节点间的最短，不能同一种标签的查询 # 所有路径使用*号 match...length 是计算路径长度，所以我们按照这个长度进行排序，去第一个就是最长路径，那么相反就是最短路径 match p=((a:test)-[*1..]...in ["72dd81ad-4fac-42e8-aa23-c8ebd2e149ae","sss"] return p; match p=((n)-[*]->(b)) where n.mappingTaskId...= ("72dd81ad-4fac-42e8-aa23-c8ebd2e149ae") return p; # 查询没有关系的节点 match (a:GraphNode) where not((a)

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CREATE (A:Node{name:"A"}), (B:Node{name:"B"}), (C:Node{name:"C"}), (D:Node{name:"D"}), (E:Node{name...:2}]->(B), (A)-[:path{dist:3}]->(C), (A)-[:path{dist:4}]->(D), (B)-[:path{dist:3}]->(C), (D)-[:path{dist...:3}]->(C), (C)-[:path{dist:3}]->(E), (C)-[:path{dist:4}]->(F), (C)-[:path{dist:11}]->(I), (E)-[:path{...dist:4}]->(F), (E)-[:path{dist:4}]->(G), (G)-[:path{dist:1}]->(H), (H)-[:path{dist:2}]->(I) 找到A到I的最短路径...((A)-[*..4]-(I)) RETURN p 3、根据距离计算最短路径 #根据dist值计算最短路径，得到最短路径的排序 MATCH (A:Node{name:'A'}),(I:Node{name

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使用 BloodHound 分析大型域内环境

，将 SharpHound.exe 拷贝到目标上，执行 SharpHound.exe -c all 进行数据采集：采集完数据会在当前路径下生成一个以时间戳命名的 zip 文件，我们只需要把这个文件拖回来即可...5、具有外部域名组成员资格的组 6、映射域信任 7、到无约束委托系统的最短路径 8、到达Kerberoastable用户的最短路径 9、从Kerberoastable用户到域管理员的最短路径...10、拥有的主体的最短路径 11、从拥有的主体到域管理员的最短路径 12、到高价值目标的最短路径 13、查找域用户是本地管理员的计算机 14、查找域用户可以读取密码的计算机 15、从域用户到高价值目标的最短路径...16、找到从域用户到高价值目标的所有路径 17、找到域用户可以RDP的工作站 18、找到域用户可以RDP的服务器 19、查找域用户组的危险权限 20、找到高价值群体中能够支持kerberoable...比如在域中如果出现一种使用 Kerberos 身份验证访问域中的服务B，而服务B再利用A的身份去请求域中的服务C，这个过程就可以理解为委派。

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内网学习笔记 | 5、BloodHound 的使用

/SharpHound.ps1; Invoke-BloodHound -c all" 采集到的数据会以 zip 压缩包的格式保存，将其拷贝到 BloodHound 所在主机上，在 BloodHound...在 BloodHound 右上角有三个板块： 1、Database Info（数据库信息），可以查看当前数据库中的域用户、域计算机等统计信息。...5、具有外部域名组成员资格的组 6、映射域信任 7、到无约束委托系统的最短路径 8、到达Kerberoastable用户的最短路径 9、从Kerberoastable用户到域管理员的最短路径 10、拥有的主体的最短路径...11、从拥有的主体到域管理员的最短路径 12、到高价值目标的最短路径 13、查找域用户是本地管理员的计算机 14、查找域用户可以读取密码的计算机 15、从域用户到高价值目标的最短路径 16、找到从域用户到高价值目标的所有路径...) 比如这里查询到域管理员的最短路径 ?

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图神经网络（01）-图与图学习(上)

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如何计算图的最短路径？

,W) ,W是一个函数，作用于边，生成一个实数，即W(E)->R 顶点到自身的路径：( )表示从( )到( )的路径，权重是0 两个顶点之间的最短路径： E与V的关系 E=O( )。...d(v) 表示从源点s到当前节点v的路径权重 , 表示当前最好的路径上，v的前一个节点，通过这种方式就能重构整个最短路径针对没有负权重的环初始化 d[v] = , =NIL,d[s]=0...Q={B(10),C(3),D( ),E( )}; 获取队列中的最小值，此时是C，S={A(0),C(3)},对选择的C做Relax,C能到达的节点为B,D,E，相应队列更新为:Q={B(7),D(11...，此时是B，此时S={A(0),C(3),E(5),B(7)},B能到达的只剩下D了，B到D得到的值为9，要小，更新Q={D(9)} 获取队列最小的值，此时是D，此时S={{A(0),C(3),E(5)...经过|V|-1轮循环之后，如果还有一条边能够Relax,那么当前从s到v的最短路径并不是简单路径，因为所有的节点都已经看过了，这时候肯定存在了重复的节点，也就是说存在一个负权重的环如果对一个路径上有环

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图算法|Dijkstra最短路径算法

如下图所示，如果源点设为A，那么单源最短路径问题，就是求解从A到B，从A到C，从A到D，从A到E，从A到F的最短路径。 ?...比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。 ?...再进一步，找S集合的最后一个元素C在V中与之关联的所有边：B，D，E，因此 A->B = 3 + 2 =5 A->D = 3 + 3 = 6 A->E = 3 + 4 = 7 根据Dijkstra算法，...注意，根据这种讨论，实际上我们考虑了两种从A到B的路径：A->B，A->C->B，但是到达B的路径不只这两条，因为经过D也可以到B，如果这些路劲中出现比距离5还小的路径的话，那么Dijkstra算法是不是有漏洞呢...这个考虑是正确的，但是Dijkstra算法假定了边的权重值必须大于0，这样的假定，可以避免经过D到B的路径不可能小于5，因为除了A->B外，其他所有达到B的路径必然经过C，与C相连的顶点中，到达B是最小的

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这个问题可以这么想，假设从源点 s 到节点 v 的最短路径是p=，此时v0=s, vk=v，那除了源点 s 之外，这条路径总共经过了其他 k 个顶点对吧，k...肯定小于 (V-1) 对吧，也就是说从节点 s 到节点 v 要经过一条最多只有(V-1)条边的路径，因为每遍松弛都是松弛所有边，那么肯定会松弛路径p 中的所有边，我们可以保险地认为第 i 次循环松弛了边...这里还是假设从源点 s 到节点 v 的最短路径是p=，此时v0=s, vk=v，如果我们到达了节点 v，那么说明源点 s 和节点 v 之间的那些点都已经经过了...(节点是经过了拓扑排序的哟)，而且它们的边也都已经松弛过了，所以根据路径松弛性质可以知道当我们到达节点 v 时我们能够直接得到源点 s 到节点 v 的最短路径值。...k 的话，那么问题变成求从起点 u 到终点 k 只能够经过编号为(1,2,3,…,k-1)的节点的最短路径问题与求从起点 k 到终点 v 只能够经过编号为(1,2,3,…,k-1)的节点的最短路径问题之和

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图数据库｜基于 Nebula Graph 的 Betweenness Centrality 算法

.png]：经过节点 v 的 s 到 t 的最短路径条数； [up-b8679150929aa6450eed4f0d6f9bb8054ff.png]：节点s到节点t的所有最短路径条数； s 和 t 是属于节点集合的任意一个节点对...（1）求节点 v 是否在 s 到 t 的最短路径上，采用下面公式判断[up-1d6b3a2f0e8be14695cf668b800fd745e84.png]表示两点之间的最短路径长度)：当 v 位于...s 到 t 的最短路径上时，有[up-5ec2f9a8bf98e73b169164f8e7bab47545d.png] （公式 4）又因为 [up-bea4f018e73679583c7c23915acf8be7218....png] 和[up-33916057e526d8a3c4b77f206b5452f4b35.png]是互相独立的，根据数学组合知识得知 s 到 t 的最短路径总数是 s 到 v 的最短路径数与 v 到...所以有下面公式： [up-f56bd741ab355ca34003e135d8d1a8ee37f.png] （公式 5）（2）根据上面公式可得：节点 s 到节点 t 的经过 w 的最短路径条数为 [

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深入浅出Joern（二）CPG与图数据库

假设我们有这样一段代码 a = new A() b = a.b c.a = b.a d.a = c c.b = d.c 这里简单的几行代码，其实展示了相当复杂的依赖链，abcd几个变量中有着复杂的互相指向关系...a -> A() b -> A().b c.a -> A().b.a c.b -> .... 我甚至很难用文字的方式表达出他们之间的关系，而图在这样的场景下就变得很有优势。...Joern与图 Joern用了CPG来储存代码的所有节点关系和属性数据，由于CPG的信息量大，所以Joern甚至提供了官方的生成AST、CFG等其他结构的接口，对于C/C++甚至支持多种自定义的结构。...最终导入的数据就是这样的用cypher在Neo4J上查询漏洞当我们把CPG导入到Neo4J上之后，理论上来说我们可以用cypher来完成我们在Joern中做的所有工作。...然后我们把两个节点连接起来，并查找最短路径，这里的[*..10]表示最长不超过10个关系 MATCH (p1:METHOD)-[:AST]->(n:ANNOTATION),(p2:CALL),p=shortestpath

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自动利用 BloodHound 显示的 Active Directory 权限升级路径的工具

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利用BloodHound与Impacket进行域渗透实战

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2018-11-20 CG Pipeline: 最佳图数据库性能对比--为您的CG生产数据服务

q=%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%AF%94%E8%BE%83&oq=%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%AF...API，它只允许直接使用名为Cypher的Neo4j的内部语言执行请求 Neo4j 功能齐全，速度敏捷，还有强大的查询语言及另外许多功能，可以满足使用图数据库的最常使用场景。...缺点是官方的Python客户端功能薄弱 ArangoDB C++ 26 秒灵活多样的数据库模型，支持文档，图形和键值对存储数据库创建非常简单直爽可以在云基础设施上轻松部署，并帮助构建REST...API ArangoDB 的图形存储基于其自己的文档存储系统，每个顶点都作为json条目存储在一个集合中查询可进行配置（例如，您可以选择深度优先遍历）ArangoDB 提供了一个遍历对象，允许您构建特定的路径...，还有其他的助手，如最短路径查找或路径长度检索，可以满足图形查询的大部分需求查询结果记录易于显示和分析 ArangoDB 和Python 客户端很容易理解，而且文档编制完善在ArangoDB Web

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Dijkstra(迪杰斯特拉算法)

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