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Python NetworkX multi_source_dijkstra_path用法及代码示例


本文简要介绍 networkx.algorithms.shortest_paths.weighted.multi_source_dijkstra_path 的用法。

用法:

multi_source_dijkstra_path(G, sources, cutoff=None, weight='weight')

从给定的一组源节点中找到 G 中的最短加权路径。

计算加权图的任何源节点和所有其他可达节点之间的最短路径。

参数

GNetworkX 图
sources非空节点集

路径的起始节点。如果这只是一个包含单个节点的集合,则此函数计算的所有路径都将从该节点开始。如果集合中有两个或更多节点,则计算的路径可以从任何一个起始节点开始。

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 uv 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

paths字典

由目标键入的最短路径字典。

抛出

ValueError

如果sources 为空。

NodeNotFound

如果 sources 中的任何一个不在 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。

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。

例子

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> path = nx.multi_source_dijkstra_path(G, {0, 4})
>>> path[1]
[0, 1]
>>> path[3]
[4, 3]

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.weighted.multi_source_dijkstra_path。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。