我正在嘗試計算存儲在 CouchDB 中的圖形中的最短路徑。我必須在 db 中執(zhí)行此操作，因為我的任務(wù)是比較 3 種不同 DBMS 在各種情況下的查詢速度。因此，在 python（或其他任何東西）中加載數(shù)據(jù)和運行 dijkstra 不是一種選擇。我對基于文檔的數(shù)據(jù)庫很陌生，所以我可能錯了，但在我看來，我唯一的選擇是視圖。我的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)如下：一份文件代表一張圖。在帶有“邊緣”鍵的文檔中，有一組具有 3 個屬性的對象：開始、結(jié)束、距離。start和end是節(jié)點 ID，但沒有關(guān)于節(jié)點的其他有趣信息，因此它們不會存儲在其他任何地方。距離是一個浮動我的想法是創(chuàng)建一個返回最短路徑的視圖。我有計算它的代碼。它基于這篇文章。我只需要稍微修改一下，否則我會遇到像let,foreach這樣的語法錯誤：function (doc) {  function Graph() {    this.nodes = [];    this.adjacencyList = {};    this.addNode = function(node) {      if(this.nodes.indexOf(node) != -1)        return;      this.nodes.push(node);       this.adjacencyList[node] = [];    }    this.addEdge = function(node1, node2, weight) {      this.adjacencyList[node1].push({node:node2, weight: weight});      //this.adjacencyList[node2].push({node:node1, weight: weight});    }    this.shortestPath = function(startNode, endNode){      var times = {};      var backtrace = {};      var pq = new PriorityQueue();      times[startNode] = 0;      for(var i = 0; i<this.nodes.length; i++){        if(this.nodes[i] != startNode){          times[node] = Infinity;        }      }      pq.enqueue([startNode, 0]);      while (!pq.isEmpty()) {        var shortestStep = pq.dequeue();        var currentNode = shortestStep[0];        for(var i=0;i< this.adjacencyList[currentNode].length; i++){          var neighbor = this.adjacencyList[currentNode][i];          var time = times[currentNode] + neighbor.weight;          if (time < times[neighbor.node]) {            times[neighbor.node] = time;            backtrace[neighbor.node] = currentNode;            pq.enqueue([neighbor.node, time]);          }        }      }      var path = [endNode];      var lastStep = endNode;      while(lastStep !== startNode) {        path.unshift(backtrace[lastStep]);        lastStep = backtrace[lastStep];      }      return 'Path is ${path} and time is ${times[endNode]}';    }  };但是，在查詢視圖時，我得到 0 行。