一种解决方法是使用Dijkstra算法来寻找不在内存中加载图形的最短路径。

Dijkstra算法是一种用于在加权有向图中寻找最短路径的算法。它将图中的节点分为两个集合：已访问的节点和未访问的节点。算法通过选择当前距离源节点最近的未访问节点，并更新与该节点相邻的节点的距离，直到所有节点都被访问为止。

以下是使用Dijkstra算法寻找不在内存中加载图形的最短路径的代码示例（使用Python语言实现）：

import sys

# 创建有向加权图的邻接表表示
graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 5},
    'B': {'C': 1, 'D': 3},
    'C': {'D': 1},
    'D': {},
}

# 记录每个节点的最短路径距离
distances = {
    'A': sys.maxsize,
    'B': sys.maxsize,
    'C': sys.maxsize,
    'D': sys.maxsize,
}

# 记录每个节点的前驱节点
predecessors = {
    'A': None,
    'B': None,
    'C': None,
    'D': None,
}

# 记录已访问的节点
visited = set()

# 设置起始节点和目标节点
start = 'A'
target = 'D'

# 设置起始节点的距离为0
distances[start] = 0

# 循环迭代直到所有节点都被访问
while len(visited) != len(graph):
    # 选择当前距离最近的未访问节点
    current = None
    min_distance = sys.maxsize
    for node in graph:
        if node not in visited and distances[node] < min_distance:
            current = node
            min_distance = distances[node]
    
    # 更新当前节点的相邻节点的距离
    for neighbor, weight in graph[current].items():
        if distances[current] + weight < distances[neighbor]:
            distances[neighbor] = distances[current] + weight
            predecessors[neighbor] = current
    
    # 将当前节点标记为已访问
    visited.add(current)

# 根据前驱节点构建最短路径
path = []
node = target
while node is not None:
    path.append(node)
    node = predecessors[node]
path.reverse()

# 输出最短路径和距离
print("最短路径:", path)
print("最短距离:", distances[target])

以上代码示例中，我们使用了一个有向加权图的邻接表表示，并实现了Dijkstra算法来寻找从起始节点A到目标节点D的最短路径。算法通过更新节点的距离和前驱节点来逐步找到最短路径，并最终输出最短路径和距离。