用javafx实现可自定义节点数、路径长度、起止节点的最短路径可视化程序

要实现findShortestPath()方法，您可以使用Dijkstra算法来找到最短路径。以下是一个简单的实现示例：

import java.util.*;

public class ShortestPathVisualization {

    // ...

    private void findShortestPath() {
        // Create a priority queue to store the nodes
        PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>();

        // Create a map to store the distances from the start node to each node
        Map<Integer, Integer> distances = new HashMap<>();

        // Create a map to store the previous node in the shortest path
        Map<Integer, Integer> previous = new HashMap<>();

        // Initialize the distances and previous map
        for (int i = 0; i < numNodes; i++) {
            distances.put(i, Integer.MAX_VALUE);
            previous.put(i, null);
        }

        // Set the distance of the start node to 0 and add it to the queue
        distances.put(startNode, 0);
        queue.add(new Node(startNode, 0));

        while (!queue.isEmpty()) {
            Node current = queue.poll();

            // If the current node is the end node, we have found the shortest path
            if (current.id == endNode) {
                break;
            }

            // Iterate through the neighbors of the current node
            for (int neighbor : getNeighbors(current.id)) {
                int distance = distances.get(current.id) + getDistance(current.id, neighbor);

                // If the new distance is shorter, update the distances and previous map
                if (distance < distances.get(neighbor)) {
                    distances.put(neighbor, distance);
                    previous.put(neighbor, current.id);
                    queue.add(new Node(neighbor, distance));
                }
            }
        }

        // Reconstruct the shortest path
        List<Integer> path = new ArrayList<>();
        int current = endNode;
        while (current != null) {
            path.add(current);
            current = previous.get(current);
        }
        Collections.reverse(path);

        // Visualize the shortest path by coloring the nodes and edges
        for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++) {
            int node1 = path.get(i);
            int node2 = path.get(i + 1);
            nodes.get(node1).setFill(Color.GREEN);
            edges.stream()
                    .filter(edge -> (edge.getStartX() == nodes.get(node1).getTranslateX() + NODE_SIZE / 2 &&
                            edge.getStartY() == nodes.get(node1).getTranslateY() + NODE_SIZE / 2 &&
                            edge.getEndX() == nodes.get(node2).getTranslateX() + NODE_SIZE / 2 &&
                            edge.getEndY() == nodes.get(node2).getTranslateY() + NODE_SIZE / 2) ||
                            (edge.getStartX() == nodes.get(node2).getTranslateX() + NODE_SIZE / 2 &&
                                    edge.getStartY() == nodes.get(node2).getTranslateY() + NODE_SIZE / 2 &&
                                    edge.getEndX() == nodes.get(node1).getTranslateX() + NODE_SIZE / 2 &&
                                    edge.getEndY() == nodes.get(node1).getTranslateY() + NODE_SIZE / 2))
                    .forEach(edge -> edge.setStroke(Color.GREEN));
        }
    }

    private List<Integer> getNeighbors(int nodeId) {
        // Return a list of neighbor node IDs for the given node ID
        // Implement your logic here
    }

    private int getDistance(int node1, int node2) {
        // Return the distance between node1 and node2
        // Implement your logic here
    }

    private static class Node implements Comparable<Node> {
        int id;
        int distance;

        public Node(int id, int distance) {
            this.id = id;
            this.distance = distance;
        }

        @Override
        public int compareTo(Node other) {
            return Integer.compare(distance, other.distance);
        }
    }
}

在findShortestPath()方法中，我们使用优先队列（PriorityQueue）来存储节点，并使用HashMap来存储每个节点到起始节点的距离（distances）和每个节点在最短路径中的前一个节点（previous）。

我们通过循环从优先队列中取出节点，并遍历其邻居节点。如果通过当前节点到达邻居节点的距离比已知的最短距离要短，则更新距离和前一个节点，并将邻居节点加入优先队列。

最后，我们通过重建最短路径，将最短路径上的节点和边进行可视化。

请注意，您需要根据您的具体需求实现getNeighbors()方法和getDistance()方法，以提供节点的邻居信息和节点之间的距离。

希望这个示例对您有帮助！

要实现getNeighbors()方法和getDistance()方法，您需要根据您的具体需求和数据结构来实现这些方法。以下是一个简单的示例，供您参考：

private List<Integer> getNeighbors(int nodeId) {
    List<Integer> neighbors = new ArrayList<>();
    // Implement your logic here to get the neighbors of the given node ID
    // For example, if you have a graph represented by an adjacency matrix:
    for (int i = 0; i < numNodes; i++) {
        if (adjacencyMatrix[nodeId][i] != 0) {
            neighbors.add(i);
        }
    }
    return neighbors;
}

private int getDistance(int node1, int node2) {
    // Implement your logic here to get the distance between node1 and node2
    // For example, if you have a graph represented by an adjacency matrix:
    return adjacencyMatrix[node1][node2];
}

在getNeighbors()方法中，您需要根据您的数据结构来获取给定节点ID的邻居节点。示例中使用了一个邻接矩阵来表示图，通过遍历邻接矩阵的一行或一列，找到与给定节点相连的节点，并将其添加到邻居列表中。

在getDistance()方法中，您需要根据您的数据结构来获取节点之间的距离。示例中使用了邻接矩阵来表示图，通过访问邻接矩阵中的元素，可以获取节点之间的距离。

请根据您的具体情况修改和扩展这些方法，以适应您的数据结构和需求。

希望这个示例对您有帮助！

adjacencyMatrix是一种常见的图数据结构，用于表示图中节点之间的连接关系。它是一个二维矩阵，其中行和列分别表示图中的节点，矩阵中的元素表示节点之间的连接情况。

在邻接矩阵中，如果节点i和节点j之间存在连接，则矩阵中的(adjacencyMatrix[i][j])元素为1或非零值。如果节点i和节点j之间不存在连接，则矩阵中的(adjacencyMatrix[i][j])元素为0或空值。

邻接矩阵可以用于表示无向图或有向图。对于无向图，邻接矩阵是对称的，即(adjacencyMatrix[i][j])等于(adjacencyMatrix[j][i])。对于有向图，邻接矩阵不一定对称。

使用邻接矩阵可以方便地查找节点之间的连接关系和距离。在最短路径算法中，可以使用邻接矩阵来表示图的连接关系和节点之间的距离。

请注意，邻接矩阵的大小取决于图中节点的数量。对于较大的图，邻接矩阵可能会占用较大的内存空间。

希望这个解释对您有帮助！