无向图中的最大成本路径，使得没有边连续访问两次

在无向图中，如果我们想找到一条路径，使得路径上的所有边的权重之和最大，并且相邻的两条边不相连（即没有边连续访问两次），该如何解决呢？

这个问题可以使用动态规划来解决，具体步骤如下：

1. 首先，我们定义一个二维数组 dp[i][j]，表示以节点 i 为路径终点，且最后一条边的另一个端点为节点 j 的所有路径中，路径的最大成本。

2. 接着，我们需要找到转移方程。 对于节点 i 和它的相邻节点 j，如果我们想要在路径中包含边 i-j，并且i-j之前的最后一条边为边 k-l，那么我们需要满足以下条件：

   • 边 i-j 不能在边 k-l 上；

   • i 和 j 的所有相邻节点中，除了 k 以外，都不能是路径中的下一条边。

   综上所述，状态转移方程为： dp[i][j] = max(dp[k][i] + w[i][j]), for all k and l which satisfies the above conditions

3. 遍历一遍所有的 dp[i][j]，找到其中最大的值，即为无向图中的最大成本路径。

下面是一段 Python 代码实现：

def find_max_cost_path(graph_matrix):
    n = len(graph_matrix)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    max_score = 0
    
    for i in range(n):
        for j in range(i + 2, n):
            for k in range(i + 1, j):
                if graph_matrix[i][j] != 0 and graph_matrix[i][j] != graph_matrix[i][k] and graph_matrix[i][j] != graph_matrix[k][j]:
                    dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[k][i] + graph_matrix[i][j])
                    max_score = max(max_score, dp[i][j])
    
    return max_score

以上就是无向图中的最大成本路径的解法，通过动态规划的方法解决了连续访问两次边的问题。