Python NetworkX floyd_warshall_predecessor_and_distance用法及代码示例

本文简要介绍 networkx.algorithms.shortest_paths.dense.floyd_warshall_predecessor_and_distance 的用法。

用法: floyd_warshall_predecessor_and_distance(G, weight='weight')

使用 Floyd 算法查找 all-pairs 最短路径长度。

参数：

G：NetworkX 图
weight: string, optional (default= ‘weight’)：: 边权重对应的边数据键。

predecessor,distance：字典: 字典，由源和目标键控，前身和最短路径的距离。

注意：

当 Dijkstra 算法失败时，Floyd 算法适用于在密集图或负权重图中寻找最短路径。如果存在负循环，该算法仍然可能失败。它的运行时间为 \(O(n^3)\) ，运行空间为 \(O(n^2)\) 。

例子：

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_weighted_edges_from(
...     [
...         ("s", "u", 10),
...         ("s", "x", 5),
...         ("u", "v", 1),
...         ("u", "x", 2),
...         ("v", "y", 1),
...         ("x", "u", 3),
...         ("x", "v", 5),
...         ("x", "y", 2),
...         ("y", "s", 7),
...         ("y", "v", 6),
...     ]
... )
>>> predecessors, _ = nx.floyd_warshall_predecessor_and_distance(G)
>>> print(nx.reconstruct_path("s", "v", predecessors))
['s', 'x', 'u', 'v']

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自networkx.org大神的英文原创作品 networkx.algorithms.shortest_paths.dense.floyd_warshall_predecessor_and_distance。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：