Neo4j是一个高性能的图数据库管理系统，它提供了多种算法来计算图中的最短路径，包括Dijkstra算法、Floyd算法等。然而，这些算法也存在一些局限，主要包括：
- 时间复杂度和空间复杂度：Dijkstra算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V是顶点的数量，E是边的数量。Floyd算法的时间复杂度为O(V^3)。这些算法在处理大规模图时可能会遇到性能瓶颈。
- 负权边问题：Dijkstra算法和Floyd算法都不能处理存在负权边的图。负权边会导致算法计算出的最短路径结果不正确。
- 多源最短路径问题：这些算法通常只处理单源最短路径问题，即从一个固定起点到图中其他所有点的最短路径。对于多源最短路径问题，需要多次运行算法，增加了计算复杂度。
综上所述，Neo4j中的最短路径算法在处理大规模图、负权边以及多源最短路径问题时存在一定的局限。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的算法，并考虑算法的适用性和性能表现。