Klasyką algorytmiki jest wykorzystywanie takich algorytmów, jak BFS, algorytm Dijkstry czy Bellmana-Forda do wyszukiwania najkrótszych ścieżek. Jednak algorytmy te wykonują bardzo dużo operacji i przy rozbudowanych przypadkach, takich jak znajdowanie tras na mapie albo nawet ścieżki, po której ma przejść postać w grze komputerowej, mogą być zbyt wolne czy też zająć zbyt dużo pamięci. Na szczęście są również inne podejścia do tego problemu, dużo wydajniejsze, jeśli posiadamy nieco więcej informacji o grafie. Czas najwyższy poznać jedno z nich — algorytm A*.

Gdy mówimy o grafach i rozwiązywaniu problemów za ich pomocą, w kontekście algorytmiki pierwszą rzeczą, która wielu przychodzi na myśl, jest wyszukiwanie najkrótszych ścieżek. Co prawda omówiliśmy już to dla grafów nieważonych, ale powiedzmy sobie szczerze — zwykle musimy to robić w ważonych. Opiszę tutaj trzy klasyczne algorytmy rozwiązujące ten problem.

W artykule „Przechodzenie po grafie” przedstawiłem algorytmy służące do przechodzenia po węzłach grafu — DFS (przechodzenie w głąb) oraz BFS (przechodzenie wszerz). Jednak samo odwiedzanie węzłów może wydawać się na pierwszy rzut oka mało przydatne, dlatego przedstawię trzy sposoby, jak można wykorzystać te algorytmy do celów praktycznych. Użyjemy też wszystkie trzy pokazane tam sposoby przechodzenia grafu: rekurencyjny DFS, iteracyjny DFS oraz BFS.