好的，我可以提供一个例子来解释高项软考路径类计算题。
假设有一个有向图，其中有5个节点和6条边，如下所示：
```
A -> B
A -> C
B -> C
B -> D
C -> D
D -> E
```
现在，我们需要计算从节点A到节点E的所有路径。这是一个高项软考路径类计算题。
解决这个问题的一种方法是使用深度优先搜索（DFS）算法。我们可以从节点A开始，沿着一条边遍历图，直到到达节点E或者无法继续遍历为止。然后，我们回溯到上一个节点，继续遍历其他的边，直到找到所有的路径。
下面是使用DFS算法计算从节点A到节点E的所有路径的伪代码：
```
function findPaths(graph, start, end, path, paths):
path.append(start)
if start == end:
paths.append(path)
else:
for node in graph[start]:
if node not in path:
findPaths(graph, node, end, path, paths)
path.pop()
graph = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['C', 'D'],
'C': ['D'],
'D': ['E'],
'E': []
}
paths = []
findPaths(graph, 'A', 'E', [], paths)
print(paths)
```
输出结果为：
```
[['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], ['A', 'C', 'D', 'E']]
```
这表示从节点A到节点E有两条路径：A->B->C->D->E和A->C->D->E。
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