在路径规划算法库中，常见的算法包括：
Dijkstra算法：用于求解单源最短路径，基于贪心策略，适用于无权图或权值非负的图。
A*算法：结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点，用于求解带有权值的图的最短路径问题。
Floyd-Warshall算法：用于求解所有节点之间的最短路径，适用于有权图。
Bellman-Ford算法：用于求解单源最短路径，适用于有权图，可以处理负权边。
最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）：用于求解图中的最小生成树，可以用于路径规划问题中的一些场景。
除了这些经典的路径规划算法外，还有一些改进算法或者新型算法，如：
双向搜索算法：同时从起点和终点进行搜索，加速路径搜索过程。
遗传算法：借鉴生物进化原理，用于求解复杂路径规划问题。
模拟退火算法：模拟物体退火过程，用于求解路径规划问题的全局最优解。
在实际应用中，可以根据具体的需求和问题特点选择合适的路径规划算法，或者结合多种算法进行求解。常见的路径规划算法库包括NetworkX、Graph-tool等，可以根据具体的需求选择合适的库进行使用。
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