Python NetworkX dijkstra_path用法及代码示例

返回 G 中从源到目标的最短加权路径。

使用 Dijkstra 方法计算图中两个节点之间的最短加权路径。

参数：

G：NetworkX 图

source：节点

起始节点

target：节点

结束节点

weight：字符串或函数

如果这是一个字符串，则将通过带有此键的边属性访问边权重(即，连接 u 到 v 的边的权重将为 G.edges[u, v][weight] )。如果不存在这样的边属性，则假设边的权重为 1。

如果这是一个函数，则边的权重是函数返回的值。该函数必须准确地接受三个位置参数：一条边的两个端点和该边的边属性字典。该函数必须返回一个数字。

返回：

path：列表

最短路径中的节点列表。

抛出：

NodeNotFound

如果 source 不在 G 中。

NetworkXNoPath

如果源和目标之间不存在路径。

注意：

边权重属性必须是数字。距离计算为遍历的加权边的总和。

权重函数可用于通过返回 None 来隐藏边。所以weight = lambda u, v, d: 1 if d['color']=="red" else None会找到最短的红色路径。

权重函数可用于包含节点权重。

>>> def func(u, v, d):
...     node_u_wt = G.nodes[u].get("node_weight", 1)
...     node_v_wt = G.nodes[v].get("node_weight", 1)
...     edge_wt = d.get("weight", 1)
...     return node_u_wt / 2 + node_v_wt / 2 + edge_wt

在这个例子中，我们取边的开始和结束节点权重的平均值，并将其添加到边的权重中。

函数 single_source_dijkstra() 计算路径和 length-of-path 如果你需要两者，使用它。

例子：

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> print(nx.dijkstra_path(G, 0, 4))
[0, 1, 2, 3, 4]