Python NetworkX strongly_connected_components_recursive用法及代码示例

在图的强连通分量中生成节点。

算法的递归版本。

参数：

G：NetworkX 图表

有向图。

返回：

comp：集合生成器

一组节点的生成器，一个用于 G 的每个强连通分量。

抛出：

NetworkXNotImplemented

如果 G 是无向的。

注意：

使用 Tarjan 的算法[Re7cb971df765-1]_ 和 Nuutila 的修改[Re7cb971df765-2]_。

参考：

1

Depth-first search and linear graph algorithms, R. Tarjan SIAM Journal of Computing 1(2):146-160, (1972).

2

On finding the strongly connected components in a directed graph. E. Nuutila and E. Soisalon-Soinen Information Processing Letters 49(1): 9-14, (1994)..

例子：

生成强连接组件的排序列表，最大的在前。

>>> G = nx.cycle_graph(4, create_using=nx.DiGraph())
>>> nx.add_cycle(G, [10, 11, 12])
>>> [
...     len(c)
...     for c in sorted(
...         nx.strongly_connected_components_recursive(G), key=len, reverse=True
...     )
... ]
[4, 3]

如果你只想要最大的组件，使用 max 而不是 sort 更有效。

>>> largest = max(nx.strongly_connected_components_recursive(G), key=len)

要创建组件的诱导子图，请使用： >>> S = [G.subgraph(c).copy() for c in nx.weakly_connected_components(G)]