Python NetworkX topological_sort用法及代码示例

返回按拓扑排序的节点生成器。

拓扑排序是有向图节点的非唯一排列，使得从 u 到 v 的边意味着 u 在拓扑排序顺序中出现在 v 之前。仅当图形没有有向环时，此排序才有效。

参数：

G：NetworkX 有向图

有向无环图 (DAG)

生成(Yield)：

节点

以拓扑排序顺序生成节点。

抛出：

NetworkXError

拓扑排序仅针对有向图定义。如果图 G 是无向的，则会引发 NetworkXError。

NetworkXUnfeasible

如果 G 不是有向无环图 (DAG)，则不存在拓扑排序并引发 NetworkXUnfeasible 异常。如果在处理返回的迭代器时更改G，也会引发此问题

RuntimeError

如果在处理返回的迭代器时更改了 G。

注意：

该算法基于《算法导论：一种创造性方法》[1]中的说明和证明。

参考：

1

Manber, U. (1989). Introduction to Algorithms - A Creative Approach. Addison-Wesley.

例子：

要获得拓扑排序的相反顺序：

>>> DG = nx.DiGraph([(1, 2), (2, 3)])
>>> list(reversed(list(nx.topological_sort(DG))))
[3, 2, 1]

如果您的DiGraph 自然具有代表任务/输入的边和代表启动任务的人员/流程的节点，那么topological_sort 并不是您所需要的。您必须将任务更改为具有边反映的依赖性的节点。结果是边的一种拓扑排序。这可以使用networkx.line_graph() 来完成，如下所示：

>>> list(nx.topological_sort(nx.line_graph(DG)))
[(1, 2), (2, 3)]