您可以使用gelly的一种迭代抽象，例如以顶点为中心的迭代。从源顶点开始，可以迭代地扩展路径，每个超步一跳。接收到路径后，顶点将其id附加到路径，并将其传播到传出的邻居。如果顶点没有传出邻居，则它将打印/存储路径，并且不会进一步传播路径。为了避免循环，顶点还可以在传播之前检查其id是否存在于路径中。计算函数可以如下所示：

public static final class ComputePaths extends ComputeFunction<Integer, Boolean, NullValue, ArrayList<Integer>> {

    @Override
    public void compute(Vertex<Integer, Boolean> vertex, MessageIterator<ArrayList<Integer>> paths) {
        if (getSuperstepNumber() == 1) {
            // the source propagates its ID
            if (vertex.getId().equals(1)) {
                ArrayList<Integer> msg = new ArrayList<>();
                msg.add(1);
                sendMessageToAllNeighbors(msg);
            }
        }
        else {
            // go through received messages
            for (ArrayList<Integer> p : paths) {
                if (!p.contains(vertex.getId())) {
                    // if no cycle => append ID and forward to neighbors
                    p.add(vertex.getId());
                    if (!vertex.getValue()) {
                        sendMessageToAllNeighbors(p);
                    }
                    else {
                        // no out-neighbors: print p
                        System.out.println(p);
                    }
                }
                else {
                    // found a cycle => print the path and don't propagate further
                    System.out.println(p);
                }
            }
        }
    }
}

在这段代码中，我假设您已经预处理了顶点，以便用“true”值标记没有out邻居的顶点。你可以使用 graph.outDegrees() 找到那些。
请记住，在一个大而密集的图中枚举所有路径的计算代价很高。中间路径状态可以很快爆发。您可以考虑使用一种比使用int的arraylist更紧凑的方法来表示路径，但是如果您有一个大直径的稠密图，请注意成本。如果您不需要路径本身，而只对可达性或最短路径感兴趣，那么就存在更有效的算法。