こぼれネット

先日嫁さんと話していたのですが、私は世間の人とは若干価値観が違うところがあるようです。

I was talking to my wife the other day, and it seems I have slightly different values than the rest of the world.

(1)自分より背の高い女性とか低い女性とか、そういうことを考えたことがない

(1) I've never considered women taller or shorter than me.

以前から申し上げている通り、私の恋愛対象の第一印象の価値基準は「自分の好みの顔」です。

As I have said before, my value criterion for first impressions in a relationship is "the face I like."

但し、世間の多数によって認定されている"美人"というものとは違うようです。

However, it seems this is not the same as the "beauty" most public recognizes.

女性：「では、先ず、ダイエットをしましょうか」

(2)事故物件(自殺者や殺人事件があった借家等)は、採否の判断基準にならない

(2)Accidental properties (e.g., houses that have had suicides or murders) are not a criterion for acceptance or rejection.

私は、いわゆる、霊魂やお化けの存在を否定していません。むしろ、個人的には『存在していて欲しい』と思っている方です。

I do not deny the existence of so-called spirits or ghosts. Instead, I am one who 'wants them to exist.

自分の五感で確認したいし、可能なら「場」の観測をさせて欲しいと思っています。かなり真剣に。

I want to confirm them with my senses, and if possible, I would like to be allowed to observe the "place." Quite seriously.

ただ、エネルギー保存法則的には、質量を有しないモノが、現実世界に与える影響は非常に小さいと思うので、日常生活に支障を与えることは、かなり難しいだろう、と考えているだけです。

From the point of view of the law of conservation of energy, I think it would be pretty difficult for things without mass to interfere with our daily lives because their impact on the real world would be minimal.

そもそも、「見えなくても存在するもの」は、世の中に腐るほどあります。重力場、電磁場などです。

To begin with, there are plenty of "things that exist even if you can't see them" in the world. These include gravitational fields, electromagnetic fields, etc.

ぶっちゃけ、私は、霊魂やお化けより、量子力学の方が怖いです(本当)。

I am more afraid of quantum mechanics than I am of spirits and ghosts (really).

もはや怪談、「量子コンピュータ」は分からなくて構わないhttps://t.co/zy59vSsvr9 pic.twitter.com/O1hqKzALNI

— EE Times Japan編集部 (@eetimes_jp) April 24, 2020

逆に、事故物件は、安く借りられるそうなので、これは私には福音です。

On the other hand, I hear that accidental properties can be rented at a discount, which is gospel to me.

(3)インテリア、エクステリアへの興味が希薄

(3) Lack of interest in interior and exterior design

私は、徹底した機能主義者なので、美醜や意匠(デザイン)に、あまり興味がありません。

I am a thorough functionalist, so I am not interested in beauty, ugliness, or design.

静かに高速にスマートに走る高級車なんぞに、1mmも価値を感じられません。

I don't feel a millimeter of value in a luxury car that runs quietly, fast, and smartly.

エンジンが設置された位置から、異音や異常な振動を感じられるような、古くて、壊れかけた車の方が好きです。

I prefer older, broken-down cars where I can hear unusual noises and feel abnormal vibrations from where the engine is installed.

自動車の構造を体感できるからです。

This is because I can experience the structure of an automobile.

ただ、マーケットにおいて、「機能」が「意匠(デザイン)」に負けることは、思い知っています。

However, I know that "function" loses out to "design" in the marketplace.

視覚に訴える媒体(ここでは「デザイン」という)のパワーは恐るべきものがあります。

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なんとなく思い出したので、書き出してみました。

I remembered it, so I wrote them down.

今回の地震の第1報で、私の中に最初に出てきた記憶が「スキップとローファー」でした。

The first memory that came to my mind at the first report of this earthquake was "Skips and Loafers."

今回の被災地には、私の親戚も思い当たる友人もいないのですが、それと同等、あるいはそれ以上に、コミックの登場人物を現在被災している方々に重ねて、思いを馳せる ――

I have no relatives or friends in the disaster area; however, I come to overlap the characters in the comic and the people who are currently suffering from the disaster.

これは、不謹慎なことではないと、私は思う(そう信じる)。

This is not inappropriate, I think (and believe).

『自分が何をしなければならないか、ようやく気がついた時、それは、非常に小さくて基本的なものであった』

世界的に有名なアルゴリズムの改良版を考えていました。

Last night, I contemplated an improved version of the world-famous algorithm, which I believe is the most popular and effective.

しかし、先行研究を調べても、私の考えと同じん内容の論文が出てこなくて、不思議に思っていました。

However, I wondered why I could not find any papers describing the same ideas as mine when I checked the previous studies.

―― もしかして、私が世界初？

"Perhaps I am the first in the world?"

もしそうなら、『これで、1本(の論文)稼げた！』てなことを考えていました。

If so, "Now I've earned one (thesis)!" I thought to myself.

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まいったなぁ。

Oh, man.

これから、『江端法』なんて名前が付くアルゴリズムが世界で使われるようになるのかなぁ。

I wonder if algorithms with names like the "Ebata Method" will be used.

自己紹介の時に、「あの『江端法』の江端です」なんて、言わなくちゃならないのかなぁ。

I wonder if I have to say, "I am Ebata of that 'Ebata Method'" when I introduce myself.

偉そうに聞こえないように、言い方をちょっと工夫しなければ。

I have to be a little creative in how I say it so that I don't sound like a pompous ass.

などと考えながら、コーディングをしていたのですが、

I was coding, thinking about things such as the above.

『あれ？ コスト値が状態に対して変動的であったとしても、従来法がそのまま適用できるんじゃないか？』

'Huh? Even if cost values were variable for the state, wouldn't the conventional method still apply?'

と気がついたのは、朝の5時でした。

I realized that it was 5:00 in the morning.

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1時間を稼ぐのに、ゼーゼー言っている最中に、この「頭脳をフル回転させながら、失なった無意味な数時間」は ――

While heaving to earn an hour, these "meaningless hours lost while racking your brains at full speed"--

死ぬほど痛い。

Hurts to death for me.

 

時間のない中での、こういう一日は ―― 本当に痛い。

 

運行情報（ダイヤグラム）を反映した最短時間で到着する計算方法は、通常のダイクストラ法を拡張して実行することができます。以下は、ダイヤ情報を考慮する最短到着時間を計算する一般的なアプローチです：

1. グラフの作成：
   • ダイヤグラムに基づいて、駅間の接続を表すグラフを作成します。各エッジ（駅間の接続）には、所要時間が含まれます。
   • グラフのノードは駅を表し、エッジの重みは駅間の移動にかかる時間です。
   • 通常のダイクストラ法と同様に、出発駅を始点としてグラフを探索します。
2. ノードの拡張と更新：
   • 通常のダイクストラ法と同様に、出発駅から各駅への最短到着時間を記録するデータ構造を使用します。初期状態では、出発駅の最短到着時間を0に設定し、他の駅は無限大（無効値）とします。
   • プライオリティキューを使用して、最短到着時間が最小の駅を選択します。
3. ダイヤ情報の適用：
   • 選択した駅から出発するエッジを調べ、ダイヤ情報を考慮して最短到着時間を計算します。
   • ダイヤ情報には、駅への到着時間や運行間隔などが含まれます。現在の到着時間とダイヤ情報を使用して、次の駅への最短到着時間を計算します。
   • 新しい到着時間が現在の最短到着時間よりも短い場合、その駅の最短到着時間を更新します。
4. プライオリティキューから次の最短到着時間の駅を選択し、ステップ3を繰り返します。目的の駅に到達した場合、計算を終了します。
5. 最短到着時間を使用して、目的の駅への最短経路を復元します。

このアプローチを使用すると、ダイヤ情報を反映した最短到着時間を計算できます。ダイヤ情報は、駅への到着時間や運行間隔を正確に取得し、計算に組み込む必要があります。また、プライオリティキューの実装や適切なデータ構造の設計も重要です。

/* 
   簡易バスダイヤ作成プログラム    c:\users\ebata\dummy1.go

   (1)バス路線があり、5つの停留所("A0", "A1", "A2", "A3", "A4", "A5")があります。
   (2)このバスは始点から運行を開始し、路線の終点でで一定時間停車した後、再び逆方向に運行を開始します。
   (3)バスは朝6時に出発して、5分単位で次の停留所で停止し、終端で10分間停止します。
   (4)これを3往復するものとします。

*/



package main

import (
	"fmt"
	"strings" // strings パッケージをインポート
	"time"
)

// バスのダイヤグラム
type BusSchedule struct {
	Route             []string             // 停留所のリスト
	DepartureTime     time.Time            // 出発時刻
	ArrivalTimeStops  map[string][]string // 各停留所の到着時刻
	ArrivalTimeRounds int                  // 往復回数
}

// バスのダイヤグラムを生成する関数
func GenerateBusSchedule(route []string, departureTime time.Time, numRoundTrips int) *BusSchedule {
	schedule := &BusSchedule{
		Route:             route,
		DepartureTime:     departureTime,
		ArrivalTimeStops:  make(map[string][]string),
		ArrivalTimeRounds: numRoundTrips,
	}

	currentTime := departureTime
	reverse := false // 逆向き運行を切り替えるフラグ

	for round := 0; round < numRoundTrips; round++ {
		routeOrder := make([]string, 0, len(route)*2-1)

		if reverse {
			// 逆向き運行の場合、終点から始点に戻る
			for i := len(route) - 1; i >= 0; i-- {
				stop := route[i]
				arrivalTime := currentTime.Format("15:04")
				schedule.ArrivalTimeStops[stop] = append(schedule.ArrivalTimeStops[stop], arrivalTime)
				routeOrder = append(routeOrder, fmt.Sprintf("%s(%d): %s", stop, len(schedule.ArrivalTimeStops[stop]), arrivalTime))
				if i > 0 {
					currentTime = currentTime.Add(5 * time.Minute)
				}
			}
			reverse = false
		} else {
			// 正向き運行の場合、始点から終点に向かう
			for i := 0; i < len(route); i++ {
				stop := route[i]
				arrivalTime := currentTime.Format("15:04")
				schedule.ArrivalTimeStops[stop] = append(schedule.ArrivalTimeStops[stop], arrivalTime)
				routeOrder = append(routeOrder, fmt.Sprintf("%s(%d): %s", stop, len(schedule.ArrivalTimeStops[stop]), arrivalTime))
				if i < len(route)-1 {
					currentTime = currentTime.Add(5 * time.Minute)
				}
			}
			reverse = true
		}

		fmt.Println(strings.Join(routeOrder, "->"))
		currentTime = currentTime.Add(10 * time.Minute) // 終点での停止時間
	}

	return schedule
}

func main() {
	route := []string{"A0", "A1", "A2", "A3", "A4", "A5"}
	departureTime := time.Date(2024, 1, 6, 6, 0, 0, 0, time.UTC)
	numRoundTrips := 3

	schedule := GenerateBusSchedule(route, departureTime, numRoundTrips)

	// routeOrder を表示
	fmt.Println("routeOrder:")
	for _, stop := range schedule.Route {
		fmt.Printf("%s:\n", stop)
		for i, arrivalTime := range schedule.ArrivalTimeStops[stop] {
			fmt.Printf("  通過%d: %s\n", i+1, arrivalTime)
		}
	}
}

出力結果

C:\Users\ebata>go run dummy1.go
A0(1): 06:00->A1(1): 06:05->A2(1): 06:10->A3(1): 06:15->A4(1): 06:20->A5(1): 06:25
A5(2): 06:35->A4(2): 06:40->A3(2): 06:45->A2(2): 06:50->A1(2): 06:55->A0(2): 07:00
A0(3): 07:10->A1(3): 07:15->A2(3): 07:20->A3(3): 07:25->A4(3): 07:30->A5(3): 07:35
routeOrder:
A0:
通過1: 06:00
通過2: 07:00
通過3: 07:10
A1:
通過1: 06:05
通過2: 06:55
通過3: 07:15
A2:
通過1: 06:10
通過2: 06:50
通過3: 07:20
A3:
通過1: 06:15
通過2: 06:45
通過3: 07:25
A4:
通過1: 06:20
通過2: 06:40
通過3: 07:30
A5:
通過1: 06:25
通過2: 06:35
通過3: 07:35

NHKの『平安時代サミット2024 本当に「平安」だったのか』を見ました。

I watched NHK's "Heian Period Summit 2024: Was it really "Heian"?

いわゆる、今年の大河ドラマの番宣番組ですが、面白かったです。

It's a so-called "promotion program" for this year's history drama, but it was interesting.

今回は3つほど頂きました。

This time, I received three of them.

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(1)『平安時代の呪詛と、現代のSNSは同じである』

(1) "Curses in the Heian period and social networking sites today are the same."

至言だよなぁ、と思いました。

I thought, "That's a supreme word.

SNSの誹謗中傷は物理的な攻撃ではないのに、人を殺す力があります。

Social networking slander is not a physical attack, yet it has the power to kill.

これを「呪詛」と言わずに、何と言いましょうか。

What shall we call this without calling it a curse?

やはり、SNSなんぞには手を出さないのが良いのです。

After all, it is better to stay away from social networking sites.

(2)『光源氏が"クズ"なのは、もう共通認識ですよね』

(2) "It is already common knowledge that Hikaru Genji is a scumbag.

うん、もう、これはもう、議論の余地なく、奴はクズです。

Yeah, now, this is no longer debatable, the guy is a scumbag.

源氏物語

(3)『"光源氏"を"推し"と置き換えると、その存在を認めることができます』

(3) "If you replace "Hikaru Genji" with "fave", we can recognize its existence.

私、この"推し"は知っているのですが、上記のフレーズの意味が分からなくて、嫁さんに尋ねました。

I know this "fave," but I don't know what the above phrase means, so I asked my wife.

私:「これは、自分の応援している"推し"のアイドルであるなら、クズでも構わんということ？」

Me: "Does this mean you don't care if he's a bum as long as he's your "fave" that you support?"

嫁さん:「そういうこと。"推し"とは、何をしても許される存在のことだから」

Wife: "Right." A "fave" is someone who is allowed to do whatever he wants."

やっぱり私には良く分かりませんでしたが、『"推し"って怖いものなんだなぁ』ということだけは分かりました。

I still didn't understand it well, but I did understand that "fave" is scary.

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私が、今でも疑問に思っていることは、

I am still wondering about the question,

『なんで源氏物語は、検閲、発行禁止を免れたのだろう？』

Why did The Tale of Genji escape censorship and a publication ban?"

ということです。

だって、あの話、皇室への不敬のオンパレードですよ。

Because that story is a parade of disrespect to the imperial family.

当時、不敬罪があったかどうかは知りませんが、基本的に皇族に対する不敬が許される時代だったとは思えません。

I don't know if there was a crime of disrespect at the time, but I don't think it was when disrespect for the royal family was tolerated.

帝(桐壺帝)の妻(藤壺)を妊娠させておいて、この子の後見人になるなんて ―― どんな"托卵"だよ！と突っ込みたくなります。

How could he get the wife (Fujitsubo) of the emperor (Kiritsubo) pregnant and then become the child's guardian? I am tempted to say, "What kind of "mendicancy" is this?

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さらに、私が、本当に訳が分からんのが、一条天皇が「源氏物語の愛読者」だった、という点です。

Furthermore, I don't understand that Emperor Ichijo was a "lover of the Tale of Genji."

(一条天皇と藤原氏の関係は、説明が面倒なので割愛(ググって下さい))。

(The explanation of the relationship between Emperor Ichijo and the Fujiwara clan will be cut (please Google)).

フィクションとはいえ、自分の家系が、最大級の侮辱を受けている、とは思わなったのでしょうか。

Even though it was fiction, did Emperor Ichijo ever think that his family lineage was being insulted in the greatest possible way?

私、このあたりがどうしても良く分からないので、「源氏物語文学」に詳しい方に解説頂ければ、嬉しいです。

I am unsure I understand this part very well, so I would be glad if someone familiar with "Tale of Genji Literature" could explain it.

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ちなみに、上記の私の疑問に応える一つの解釈はあります。

By the way, there is one interpretation that answers my question above. That means,

―― 源氏物語は、あの時代における、異世界ファンタジーであった

"The Tale of Genji was an otherworldly fantasy of its time."

ということです。

または、実世界(α世界線)に類似した、別の世界(β世界線)だった、という、平行世界線解釈です。

Or, it is a parallel worldline interpretation that the real world (alpha worldline) was similar to another world (beta worldline).

ここに、私は、

Here, I would like to propose a new interpretation of

『源氏物語 ≒ シュタインズゲート』

"The Tale of Genji ≒ Steins;Gate."

という、新解釈を提唱したいと思います。

ノード間のコストが与えられているダイクストラ計算を行うノードのそれぞれに数値が設定されていて、ノードが持っている数値より小さい数値のノードとは繋がることができない、というアルゴリズムをGo言語で作成する

main2.goで、ノードのコストが分からない場合でも対応できるように改良したもの。

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

type Node struct {
	Name  string
	Value float64 // 各ノードに設定された数値 (負数の場合、この数値を無視する)
}

type Edge struct {
	From   *Node
	To     *Node
	Weight float64
}

func main() {
	/*
		// ノードとエッジを初期化
		nodeA := &Node{Name: "A", Value: 5}
		nodeB := &Node{Name: "B", Value: 8}
		nodeC := &Node{Name: "C", Value: 6}
		nodeD := &Node{Name: "D", Value: 2}
		nodeE := &Node{Name: "E", Value: 4}
	*/

	// ノードとエッジを初期化
	nodeA := &Node{Name: "A", Value: 3}
	nodeB := &Node{Name: "B", Value: -1} // 負数の場合無視
	nodeC := &Node{Name: "C", Value: -1} // 負数の場合無視
	nodeD := &Node{Name: "D", Value: 2}
	nodeE := &Node{Name: "E", Value: -1} // 負数の場合無視
	nodeF := &Node{Name: "F", Value: -1} // 負数の場合無視
	nodeG := &Node{Name: "G", Value: 1}

	/*
		edges := []Edge{
			{nodeA, nodeB, 2},
			{nodeA, nodeC, 4},
			{nodeB, nodeC, 1},
			{nodeB, nodeD, 7},
			{nodeC, nodeD, 3},
			{nodeC, nodeE, 5},
			{nodeE, nodeD, 2},
		}
	*/

	edges := []Edge{ // A,B,C,D,E,Fの順で双方向をしてい
		{nodeA, nodeB, 1},
		{nodeB, nodeA, 1},

		{nodeB, nodeC, 1},
		{nodeC, nodeB, 1},

		{nodeC, nodeD, 1},
		{nodeD, nodeC, 1},

		{nodeD, nodeE, 1},
		{nodeE, nodeD, 1},

		{nodeE, nodeF, 1},
		{nodeF, nodeE, 1},

		{nodeF, nodeG, 1},
		{nodeG, nodeF, 1},
	}

	startNode := nodeG
	targetNode := nodeA

	// ダイクストラアルゴリズムを実行
	shortestPath, totalWeight := dijkstra(startNode, targetNode, edges)

	if shortestPath == nil {
		fmt.Println("最短経路が見つかりませんでした。")
	} else {
		fmt.Printf("最短経路: %v\n", getNodeNames(shortestPath))
		fmt.Printf("最短経路の総重み: %.2f\n", totalWeight)
	}

	fmt.Println(nodeA.Value)
	fmt.Println(nodeB.Value)
	fmt.Println(nodeC.Value)
	fmt.Println(nodeD.Value)
	fmt.Println(nodeE.Value)
	fmt.Println(nodeF.Value)
	fmt.Println(nodeG.Value)

}

func dijkstra(startNode, targetNode *Node, edges []Edge) ([]*Node, float64) {
	// ノード間の最短距離を格納するマップを初期化
	shortestDistances := make(map[*Node]float64)
	// 各ノードの前のノードを格納するマップを初期化
	predecessors := make(map[*Node]*Node)

	// 最短距離を無限大で初期化し、開始ノードの最短距離を0に設定
	for _, edge := range edges {
		shortestDistances[edge.From] = math.Inf(1)
		shortestDistances[edge.To] = math.Inf(1)
	}
	shortestDistances[startNode] = 0

	// 訪問済みのノードを格納するセットを初期化
	visitedNodes := make(map[*Node]bool)

	// まだ訪問していないノードが残っている間ループ
	for len(visitedNodes) < len(shortestDistances) {
		// 未訪問のノードの中から最短距離のノードを選択
		currentNode := getClosestUnvisitedNode(shortestDistances, visitedNodes)

		// ノードがない場合やターゲットノードに到達した場合は終了
		if currentNode == nil || currentNode == targetNode {
			break
		}

		for _, edge := range edges {
			if edge.From == currentNode {
				if edge.To.Value < 0 { // -1などの負数が入っていたら、更新してしまう
					edge.To.Value = currentNode.Value // 下のif文を通す為の手続(書き換えても大丈夫かな(今のところ大丈夫そうだけど))
				}
				if edge.To.Value >= currentNode.Value { //
					distance := shortestDistances[currentNode] + edge.Weight
					if distance < shortestDistances[edge.To] {
						shortestDistances[edge.To] = distance
						predecessors[edge.To] = currentNode
					}
				}
			}
		}

		// このノードを訪問済みとしてマーク
		visitedNodes[currentNode] = true
	}

	// 最短経路を復元
	shortestPath := make([]*Node, 0)
	currentNode := targetNode
	for currentNode != nil {
		shortestPath = append([]*Node{currentNode}, shortestPath...)
		currentNode = predecessors[currentNode]
	}

	// 最短経路の総重みを計算
	totalWeight := shortestDistances[targetNode]

	return shortestPath, totalWeight
}

func getClosestUnvisitedNode(distances map[*Node]float64, visitedNodes map[*Node]bool) *Node {
	minDistance := math.Inf(1)
	var closestNode *Node

	for node, distance := range distances {
		if !visitedNodes[node] && distance < minDistance {
			minDistance = distance
			closestNode = node
		}
	}

	return closestNode
}

func getNodeNames(nodes []*Node) []string {
	names := make([]string, len(nodes))
	for i, node := range nodes {
		names[i] = node.Name
	}
	return names
}

このプログラムの目的は、時刻表の乗り換え案内のアルゴリズムを実現する為のテストプログラムです。
「到着時刻より早い時間の電車やバスには乗れない」をダイクストラに組み込むことができるかを調べたものです。

ノードのValueが到着・出発時間を表わすと考えて下さい。

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

type Node struct {
	Name  string
	Value float64 // 各ノードに設定された数値
}

type Edge struct {
	From   *Node
	To     *Node
	Weight float64
}

func main() {
	/*
		// ノードとエッジを初期化
		nodeA := &Node{Name: "A", Value: 5}
		nodeB := &Node{Name: "B", Value: 8}
		nodeC := &Node{Name: "C", Value: 6}
		nodeD := &Node{Name: "D", Value: 2}
		nodeE := &Node{Name: "E", Value: 4}
	*/

	// ノードとエッジを初期化
	nodeA := &Node{Name: "A", Value: 1}
	nodeB := &Node{Name: "B", Value: 1}
	nodeC := &Node{Name: "C", Value: 0}
	nodeD := &Node{Name: "D", Value: 1}
	nodeE := &Node{Name: "E", Value: 1}

	/*
		edges := []Edge{
			{nodeA, nodeB, 2},
			{nodeA, nodeC, 4},
			{nodeB, nodeC, 1},
			{nodeB, nodeD, 7},
			{nodeC, nodeD, 3},
			{nodeC, nodeE, 5},
			{nodeE, nodeD, 2},
		}
	*/

	edges := []Edge{ // "方向性あり"に注意
		{nodeA, nodeB, 1},
		{nodeA, nodeC, 1},
		{nodeB, nodeC, 1},
		{nodeB, nodeD, 1},
		{nodeC, nodeD, 1},
		{nodeC, nodeE, 1},
		{nodeE, nodeD, 1},
		{nodeD, nodeE, 1},
	}

	startNode := nodeA
	targetNode := nodeE

	// ダイクストラアルゴリズムを実行
	shortestPath, totalWeight := dijkstra(startNode, targetNode, edges)

	if shortestPath == nil {
		fmt.Println("最短経路が見つかりませんでした。")
	} else {
		fmt.Printf("最短経路: %v\n", getNodeNames(shortestPath))
		fmt.Printf("最短経路の総重み: %.2f\n", totalWeight)
	}
}

func dijkstra(startNode, targetNode *Node, edges []Edge) ([]*Node, float64) {
	// ノード間の最短距離を格納するマップを初期化
	shortestDistances := make(map[*Node]float64)
	// 各ノードの前のノードを格納するマップを初期化
	predecessors := make(map[*Node]*Node)

	// 最短距離を無限大で初期化し、開始ノードの最短距離を0に設定
	for _, edge := range edges {
		shortestDistances[edge.From] = math.Inf(1)
		shortestDistances[edge.To] = math.Inf(1)
	}
	shortestDistances[startNode] = 0

	// 訪問済みのノードを格納するセットを初期化
	visitedNodes := make(map[*Node]bool)

	// まだ訪問していないノードが残っている間ループ
	for len(visitedNodes) < len(shortestDistances) {
		// 未訪問のノードの中から最短距離のノードを選択
		currentNode := getClosestUnvisitedNode(shortestDistances, visitedNodes)

		// ノードがない場合やターゲットノードに到達した場合は終了
		if currentNode == nil || currentNode == targetNode {
			break
		}

		// 隣接ノードの最短距離を更新
		for _, edge := range edges {
			//
			if edge.From == currentNode && edge.To.Value >= currentNode.Value { // ここがポイント
				distance := shortestDistances[currentNode] + edge.Weight
				if distance < shortestDistances[edge.To] {
					shortestDistances[edge.To] = distance
					predecessors[edge.To] = currentNode
				}
			}
		}

		// このノードを訪問済みとしてマーク
		visitedNodes[currentNode] = true
	}

	// 最短経路を復元
	shortestPath := make([]*Node, 0)
	currentNode := targetNode
	for currentNode != nil {
		shortestPath = append([]*Node{currentNode}, shortestPath...)
		currentNode = predecessors[currentNode]
	}

	// 最短経路の総重みを計算
	totalWeight := shortestDistances[targetNode]

	return shortestPath, totalWeight
}

func getClosestUnvisitedNode(distances map[*Node]float64, visitedNodes map[*Node]bool) *Node {
	minDistance := math.Inf(1)
	var closestNode *Node

	for node, distance := range distances {
		if !visitedNodes[node] && distance < minDistance {
			minDistance = distance
			closestNode = node
		}
	}

	return closestNode
}

func getNodeNames(nodes []*Node) []string {
	names := make([]string, len(nodes))
	for i, node := range nodes {
		names[i] = node.Name
	}
	return names
}