ArangoDB 是一款支持多模型（文檔、圖形和鍵值對）的 NoSQL 數據庫，它使用了一種名為 AQL（ArangoDB Query Language）的查詢語言。在 ArangoDB 中，最短路徑算法通常用于圖數據模型，特別是在尋找兩個節點之間的最短路徑時。

ArangoDB 提供了內置的最短路徑算法，可以用于計算圖中兩個節點之間的最短路徑。這個算法基于 Dijkstra 算法，這是一種廣泛使用的最短路徑算法，適用于帶權重的圖。

要在 ArangoDB 中使用最短路徑算法，你可以使用 TRAVERSAL 函數。這個函數允許你指定一個起始節點和一個終點節點，以及一個可選的路徑選項對象。路徑選項對象可以包含一些參數，如最大跳數、邊權重等。

以下是一個使用 ArangoDB 最短路徑算法的示例：

// 創建一個圖集合
db.createCollection("myGraph");

// 向圖中添加節點和邊
db.myGraph.save({ name: "A" });
db.myGraph.save({ name: "B" });
db.myGraph.save({ name: "C" });
db.myGraph.save({ name: "D" });
db.myGraph.save({ name: "E" });

db.myGraph.save({ _from: "myGraph/A", _to: "myGraph/B" });
db.myGraph.save({ _from: "myGraph/B", _to: "myGraph/C" });
db.myGraph.save({ _from: "myGraph/C", _to: "myGraph/D" });
db.myGraph.save({ _from: "myGraph/D", _to: "myGraph/E" });

// 計算兩個節點之間的最短路徑
const result = db._query(`
  FOR v, e IN OUTBOUND "myGraph/A" TO "myGraph/E"
    OPTIONS { weight: 1 }
  RETURN v._key
`);

console.log(result.map(row => row._key)); // 輸出: ["B", "C", "D", "E"]

在這個示例中，我們首先創建了一個名為 “myGraph” 的圖集合，并向其中添加了一些節點和邊。然后，我們使用 TRAVERSAL 函數計算了從節點 “A” 到節點 “E” 的最短路徑，并將結果輸出到控制臺。