图论是计算机科学和数学中的一个重要分支，它专注于研究图结构的各种性质。其中，最短路径问题和最小生成树问题是两个常见且具有挑战性的问题。在解决这些问题时，穷举法是一种简单直观的方法，但它也存在着效率低下的一面。因此，在实际应用中，我们需要结合其他算法或者优化技巧，以提高求解效率。
最短路径问题
在一张有向或无向图中，如果我们想要从一个节点到另一个节点找到一种可能的最短路线，那么就进入了最短路径的问题领域。这个问题可以用来描述许多现实世界中的情景，比如交通网络规划、电话通信网络设计等。
穷举搜索
穷举搜索是一种简单而直接的求解策略，它涉及遍历所有可能的情况，并检查每个情况是否满足特定的条件。如果目标状态被发现，那么穷举搜索将停止并返回结果；如果没有找到目标状态，则穷举过程会一直进行，直到探索完所有可能的情况为止。
应用穽舉法求解最短路径
为了使用穷举法寻找图中两点之间的最短路径，我们首先需要确定起始点和终点，然后从起始点开始，对邻接节点逐个进行深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。对于每一步移动，我们记录下来的总距离，就构成了当前考虑到的可能的路径长度。当我们访问过所有与起始点相连的顶点后，如果还没有达到终点，那么就继续对未访问过但与前面步骤所经过顶点相连接的顶点进行类似的操作，依此类推。
然而，由于在复杂网络中，大部分情况下都无法通过单纯的手动执行这样的探索，因此我们通常需要编写程序来自动化这一过程。这通常涉及到数据结构，如队列或者栈，用以存储待处理节点，以及一些逻辑判断来确定是否已经达到了目的地。
限制：时间复杂度
尽管上述方法能够保证找到至少一种从起始位置到结束位置的一个可行路线，但其缺陷在于当规模较大的时候，这种“试错”式尝试非常耗时。在更大规模的问题上，暴力尝试每个可能性是不切实际甚至不可能完成任务，因为随着边数增加，其数量呈指数级增长，使得这种方法不可行，即使是目前世界上最新技术也不足以应对如此庞大的计算量需求。
例如，在一个包含1000个顶点，每个顶点平均有5条边的情形下，将要枚举近10^10000种不同的组合，这远超人类计算能力，同时对于任何已知的大型服务器系统来说也是不可接受的事务量。此外，即使能完成，也不能保证得到正确答案，因为极端情况下的某些错误选择可以导致无法覆盖整个空间，从而遗漏最佳解，而这正是关键决策所需避免的事情。
解决方案：启发式算法
为了克服以上困难，可以引入启发式算法，其中核心思想是在探索过程中根据某些启发函数估计各候选解之期望质量，并尽早采取看起来更好的方向前进。这样做可以显著减少不必要探索，从而有效提升整体效率。比如Dijkstra算法就是基于贪心原则，不断更新已知最近距离信息，以确保只考虑那些距离更近、可能性更高的情形。而A*算法则进一步利用了一定的知识预测成本变化趋势，有助于快速定位最佳途径，无疑为解决这些难题提供了强有力的工具支持。
综上所述，当谈及如何使用穷舉方法寻找图论中的最大值，最小值或者特定序列时，该文章提出了基础概念以及理论框架。但由于其时间复杂度并不理想，所以一般建议采用其他更加高效、精准且适用于不同场景下的算法如Dijkstra, Floyd-Warshall, Bellman-Ford等替代手动去执行这种全局枚举方式。这些建议不仅能加快解决速度，还能降低资源消耗，更符合现代工程学和信息技术发展要求，为更多实际应用提供了便利性增强后的新思路、新工具、新视角。