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在路徑規劃算法庫中，常見的算法包括：
Dijkstra算法：用于求解單源最短路徑，基于貪心策略，適用于無權圖或權值非負的圖。
A*算法：結合了啟發式搜索和Dijkstra算法的優點，用于求解帶有權值的圖的最短路徑問題。
Floyd-Warshall算法：用于求解所有節點之間的最短路徑，適用于有權圖。
Bellman-Ford算法：用于求解單源最短路徑，適用于有權圖，可以處理負權邊。
最小生成樹算法（如Prim算法、Kruskal算法）：用于求解圖中的最小生成樹，可以用于路徑規劃問題中的一些場景。
除了這些經典的路徑規劃算法外，還有一些改進算法或者新型算法，如：
雙向搜索算法：同時從起點和終點進行搜索，加速路徑搜索過程。
遺傳算法：借鑒生物進化原理，用于求解復雜路徑規劃問題。
模擬退火算法：模擬物體退火過程，用于求解路徑規劃問題的全局最優解。
在實際應用中，可以根據具體的需求和問題特點選擇合適的路徑規劃算法，或者結合多種算法進行求解。常見的路徑規劃算法庫包括NetworkX、Graph-tool等，可以根據具體的需求選擇合適的庫進行使用。
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