Python NetworkX dijkstra_predecessor_and_distance用法及代码示例

计算加权最短路径长度和前任。

使用 Dijkstra 方法获取最短加权路径并返回每个节点的前驱字典以及每个节点与 source 的距离。

参数：

G：NetworkX 图

source：节点标签

路径的起始节点

cutoff：整数或浮点数，可选

停止搜索的长度(边权重的总和)。如果提供了截止，则仅返回总权重 <= 截止的路径。

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：

pred, distance：字典

返回两个字典，表示节点的前任列表和到每个节点的距离。警告：如果指定了目标，则字典不完整，因为它们仅包含目标路径上节点的信息。

抛出：

NodeNotFound

如果 source 不在 G 中。

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。

只有当有多个到关键节点的最短路径时，前辈列表才包含多个元素。

例子：

>>> G = nx.path_graph(5, create_using=nx.DiGraph())
>>> pred, dist = nx.dijkstra_predecessor_and_distance(G, 0)
>>> sorted(pred.items())
[(0, []), (1, [0]), (2, [1]), (3, [2]), (4, [3])]
>>> sorted(dist.items())
[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)]

>>> pred, dist = nx.dijkstra_predecessor_and_distance(G, 0, 1)
>>> sorted(pred.items())
[(0, []), (1, [0])]
>>> sorted(dist.items())
[(0, 0), (1, 1)]