Для нахождения самого короткого пути в графе можно использовать алгоритм Дейкстры или алгоритм Флойда-Уоршелла. Оба алгоритма позволяют найти кратчайший путь между всеми парами вершин в графе.
Чтобы модифицировать алгоритм поиска в ширину для нахождения кратчайшего пути между двумя вершинами в неориентированном графе на основе массива, можно вместо возвращения значения true сохранять расстояние от начальной вершины до каждой другой вершины. Таким образом, можно будет определить кратчайший путь между двумя вершинами, используя сохраненные расстояния.
Вот пример модифицированного алгоритма поиска в ширину для нахождения кратчайшего пути на основе массива:
```python
from collections import deque
def shortest_path(graph, start, target):
visited = {start}
queue = deque([(start, [start])])
while queue:
node, path = queue.popleft()
if node == target:
return path
for neighbor in graph[node]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append((neighbor, path + [neighbor]))
return None
# Пример массива графа
graph = {
0: [1, 2],
1: [0, 3],
2: [0, 4],
3: [1],
4: [2]
}
start = 0
target = 4
shortest_path = shortest_path(graph, start, target)
print(shortest_path)
```
Этот модифицированный алгоритм будет искать кратчайший путь между начальной вершиной и целевой вершиной в неориентированном графе на основе предоставленного массива.