Python NetworkX find_cycle用法及代码示例

返回通过深度优先遍历找到的循环。

循环是指示循环路径的边列表。有向边的方向由 orientation 控制。

参数：

G：图形

有向/无向图/多重图。

source：节点，节点列表

遍历开始的节点。如果没有，则任意重复选择一个源，直到搜索到图中每个节点的所有边。

orientation：无 | ‘original’ | ‘reverse’ | ‘ignore’(默认值：无)

对于有向图和有向多重图，边遍历不需要尊重边的原始方向。当设置为‘reverse’ 时，每条边都以相反的方向遍历。当设置为‘ignore’ 时，每条边都被视为无向。当设置为‘original’ 时，每条边都被视为有向边。在所有三种情况下，产生的边元组都会添加最后一个条目来指示该边被遍历的方向。如果方向为无，则屈服边没有指示方向。方向受到尊重，但未报告。

返回：

edges：有向边

有向边列表，指示循环所采用的路径。如果没有找到循环，则会引发异常。对于图，边的形式为(u, v)，其中u 和v 是由遍历确定的边的尾部和头部。对于多重图，边的形式为 (u, v, key) ，其中 key 是边的键。当图有向时，u 和 v 始终按实际有向边的顺序排列。如果orientation不是None，则边元组将扩展以包括该边上的遍历方向(‘forward’或‘reverse’)。

抛出：

NetworkXNoCycle

如果没有找到循环。

例子：

在此示例中，我们构造了一个 DAG，并在第一次调用中发现没有定向循环，因此引发了异常。在第二次调用中，我们忽略了边方向，发现存在一个无向循环。请注意，第二个调用在有效遍历无向图的同时找到了有向环，因此我们找到了“undirected cycle”。这意味着这种 DAG 结构不会形成有向树(也称为多树)。

>>> G = nx.DiGraph([(0, 1), (0, 2), (1, 2)])
>>> nx.find_cycle(G, orientation="original")
Traceback (most recent call last):
    ...
networkx.exception.NetworkXNoCycle: No cycle found.
>>> list(nx.find_cycle(G, orientation="ignore"))
[(0, 1, 'forward'), (1, 2, 'forward'), (0, 2, 'reverse')]