Python NetworkX shortest_simple_paths用法及代码示例

生成图 G 中从源到目标的所有简单路径，

从最短的开始。

简单路径是没有重复节点的路径。

如果要使用加权最短路径搜索，则不允许使用负权重。

参数：

G：NetworkX 图

source：节点

路径的起始节点

target：节点

路径的结束节点

weight：字符串或函数

如果是字符串，则为要用作权重的边属性的名称。

如果是函数，边的权重就是函数返回的值。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。

如果 None 所有边都被认为具有单位权重。默认值无。

返回：

path_generator：生成器

生成简单路径列表的生成器，按从最短到最长的顺序排列。

抛出：

NetworkXNoPath

如果源和目标之间不存在路径。

NetworkXError

如果源或目标节点不在输入图中。

NetworkXNotImplemented

如果输入图是 Multi[Di]Graph。

注意：

该过程基于 Jin Y. Yen [1] 的算法。查找第一个\(K\)路径需要\(O(KN^3)\)操作。

参考：

1

Jin Y. Yen, “Finding the K Shortest Loopless Paths in a Network”, Management Science, Vol. 17, No. 11, Theory Series (Jul., 1971), pp. 712-716.

例子：

>>> G = nx.cycle_graph(7)
>>> paths = list(nx.shortest_simple_paths(G, 0, 3))
>>> print(paths)
[[0, 1, 2, 3], [0, 6, 5, 4, 3]]

您可以使用此函数有效地计算两个节点之间的 k 个最短/最佳路径。

>>> from itertools import islice
>>> def k_shortest_paths(G, source, target, k, weight=None):
...     return list(
...         islice(nx.shortest_simple_paths(G, source, target, weight=weight), k)
...     )
>>> for path in k_shortest_paths(G, 0, 3, 2):
...     print(path)
[0, 1, 2, 3]
[0, 6, 5, 4, 3]