无需GDS与子图工具，在Neo4j中带属性过滤执行最短路径查询

由于APOC的apoc.algo.dijkstra暂时不支持直接在遍历阶段过滤关系属性，你可以选择以下两种可行方案，均不需要使用GDS或子图生成工具：

方案1：纯Cypher递归实现（兼容性强） #

利用Neo4j 4.0+支持的WITH RECURSIVE语法，手动实现带过滤条件的加权最短路径查找。遍历过程中仅扩展costs < 1000的关系，避免事后过滤导致的空结果问题：

MATCH (start:Node {id: 'startId'}), (end:Node {id: 'endId'})
WITH start, end
WITH RECURSIVE
path_steps AS (
    -- 初始化：从起始节点出发，累计时间为0，记录已访问节点
    SELECT start AS node, 0.0 AS total_time, [] AS path_parts, {start} AS visited
    WHERE start IS NOT NULL
    UNION ALL
    -- 递归扩展：仅选择符合costs条件的关系，且目标节点未被访问过
    SELECT
        next,
        step.total_time + rel.transit_time AS total_time,
        step.path_parts + [rel, next] AS path_parts,
        step.visited + next AS visited
    FROM path_steps step
    MATCH (step.node)-[rel:REL1|REL2]->(next:Node)
    WHERE next NOT IN step.visited AND rel.costs < 1000
)
-- 筛选到达终点的路径，取transit_time最小的结果
SELECT
    [start] + path_parts AS path,
    total_time AS weight
FROM path_steps
WHERE node = end
ORDER BY total_time ASC
LIMIT 1
RETURN path, weight

原理说明 #

• 递归初始化阶段从起始节点开始，记录当前节点、累计耗时、路径片段和已访问节点集合（避免循环）。
• 递归扩展阶段仅遍历costs < 1000的REL1/REL2关系，且跳过已访问过的节点，确保路径无环且符合条件。
• 最后筛选出所有到达终点的路径，按累计耗时排序后取第一条（即最短路径）。

方案2：使用APOC的apoc.path.expandConfig（更简洁） #

如果你的APOC版本在4.4及以上，可以利用apoc.path.expandConfig的relFilter参数，在遍历阶段直接过滤不符合条件的关系，同时基于transit_time计算权重：

MATCH (start:Node {id: 'startId'}), (end:Node {id: 'endId'})
CALL apoc.path.expandConfig(start, {
    endNode: end,
    relationshipFilter: 'REL1|REL2',
    relFilter: (r) => r.costs < 1000, -- 直接过滤costs>=1000的关系
    weightProperty: 'transit_time',   -- 以transit_time作为权重计算依据
    sort: 'ASC',                      -- 按权重升序排序
    limit: 1                          -- 仅返回权重最小的路径
}) YIELD path, weight
RETURN path, weight

原理说明 #

• relFilter参数接受一个自定义函数，在遍历每一条关系时自动过滤掉costs >= 1000的条目。
• weightProperty指定使用transit_time作为路径权重的计算属性，算法会自动累计路径上所有关系的该属性值。
• 通过sort: 'ASC'和limit: 1确保返回的是耗时最短的符合条件路径。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者thomaswiiswitch