Python NetworkX multi_source_dijkstra_path_length用法及代码示例

从给定的一组源节点中找到 G 中的最短加权路径长度。

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长度。

参数：

G：NetworkX 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 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：

length：dict

由节点键入的字典到最近源的最短路径长度。

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)
>>> length = nx.multi_source_dijkstra_path_length(G, {0, 4})
>>> for node in [0, 1, 2, 3, 4]:
...     print(f"{node}: {length[node]}")
0: 0
1: 1
2: 2
3: 1
4: 0