求赋权图中从节点A到B的所有权值为K或更小的路径

，可以使用图算法中的深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来解决。

深度优先搜索是一种递归的搜索算法，它从起始节点A开始，沿着一条路径一直深入直到无法继续深入为止，然后回溯到上一个节点，继续探索其他路径。在搜索过程中，可以记录当前路径的权值和，当权值和小于等于K时，将该路径记录下来。

广度优先搜索是一种迭代的搜索算法，它从起始节点A开始，先访问起始节点的所有邻居节点，然后再访问邻居节点的邻居节点，依次进行。在搜索过程中，可以使用一个队列来保存待访问的节点，同时记录每个节点的路径和权值和。当权值和小于等于K时，将该路径记录下来。

以下是使用深度优先搜索和广度优先搜索求解的伪代码：

深度优先搜索（DFS）：

1. 初始化一个空的路径列表path_list
2. 初始化一个空的当前路径列表current_path
3. 从节点A开始进行深度优先搜索 a. 将当前节点加入当前路径列表current_path b. 如果当前节点为目标节点B且当前路径的权值和小于等于K，则将当前路径加入路径列表path_list c. 对于当前节点的每个邻居节点，如果邻居节点不在当前路径列表current_path中，则递归进行深度优先搜索 d. 将当前节点从当前路径列表current_path中移除
4. 返回路径列表path_list

广度优先搜索（BFS）：

1. 初始化一个空的路径列表path_list
2. 初始化一个空的队列queue
3. 将起始节点A加入队列queue
4. 进入循环，直到队列为空 a. 弹出队列中的节点作为当前节点 b. 如果当前节点为目标节点B且当前路径的权值和小于等于K，则将当前路径加入路径列表path_list c. 对于当前节点的每个邻居节点，如果邻居节点不在路径列表path_list中，则将邻居节点加入队列queue，并更新邻居节点的路径和权值和
5. 返回路径列表path_list

对于以上算法，时间复杂度取决于图的规模和结构。在最坏情况下，时间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数，E是边数。

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