例如：
目前我已经实现了Dijkstra算法来获得简单的最短路径，我的想法是保持当前访问的顶点计数器，如果超过n，则返回一步或多步并尝试另一条路径... 但据我所知，Dijkstra不能用于回溯，如此处所述。
另一个想法是以某种方式将每个节点之间的每条路径存储在表中。但我不太确定Dijkstra如何发现权重为18的路径0->2，因为它实际上不是最短路径...
有人有什么想法来解决这个问题吗？
令COST_TO(v,n)表示到顶点v的n条边或更少的最小路径的总权重。
当n=0时，答案很容易：
对于所有v，如果v是源顶点，则COST_TO(v,0)=0，否则为无穷大。
对于n>0，COST_TO(v,n)是COST_TO(v,n-1)和所有COST_TO(w,n-1)+WEIGHT(w,v)中的最小值，其中有一条从w到v的边。
因此，对于n=0到N，跟踪所有COST_(v,n)<无穷大的顶点及其成本，并从n-1的值计算n的成本。
同时，您可以跟踪到每个v的最小权重路径--每次使用边规则更新v的成本时，新的到v的路径是到w再加上那条边。一个反向单向链接列表非常方便。
或许可以尝试使用广度优先搜索算法，并将顶点数量与最大值进行比较。保存符合约束条件的最佳结果。
这里有一个相关视频 https://youtu.be/TvHV3PB8ANs
Nist.gov 也提供了一些算法。
S到目标顶点T的最短路径，该路径由至多K条边组成。我选择了K，因为您问题中的n是误导性的 - 如果您想要找到访问至多n个顶点的最短路径，其中n是总顶点数，您可以运行Dijkstra算法，因为任何简单路径最多有n个顶点 - 我假设这不是您在这里想要的。
然后，如果您想要一个简单的实现，Bellman-Ford是一个很好的选择：
在外层循环的第 i 次迭代后，该算法已经计算出了从源顶点S到任何由至多i条边组成的其他顶点的最短路径，因此它由 最多i + 1个顶点组成。因此，为了解决您的问题，请运行Bellman-Ford的K-1个外部循环，并检查到目标顶点T的距离是否被定义（与无限大不同），如果是，则已找到结果。否则，T无法从访问K或更少个顶点的S到达。