Python NetworkX bfs_edges用法及代码示例

从源头开始，在广度优先搜索中迭代边。

参数：

G：NetworkX 图

source：节点

指定广度优先搜索的起始节点；该函数仅迭代可从此节点到达的组件中的那些边。

reverse：布尔型，可选

If True 反向遍历有向图

depth_limit：整数，可选(默认=len(G))

指定最大搜索深度

sort_neighbors：函数

将给定节点的邻居列表作为输入的函数，并在这些邻居上返回 iterator，但具有自定义排序。

生成(Yield)：

边：节点的 2 元组

产生广度优先搜索产生的边。

注意：

该函数的命名与 edge_bfs() 非常相似。不同之处在于，edge_bfs 会生成边，即使它们延伸回已探索的节点，而此生成器会生成由广度优先搜索 (BFS) 产生的树的边，因此如果它们延伸到已探索的节点，则不会报告边探索过的节点。这意味着 edge_bfs 报告所有边，而 bfs_edges 仅报告基于节点的 BFS 遍历的边。另一种说明是 bfs_edges 报告 BFS 期间遍历的边，而 edge_bfs 则按照探索的顺序报告所有边。

基于 D. Eppstein 于 2004 年 7 月在 PADS [1] 中实现的广度优先搜索；进行修改以允许深度限制，如 [2] 中所述。

参考：

1

http://www.ics.uci.edu/~eppstein/PADS/BFS.py.

2

https://en.wikipedia.org/wiki/Depth-limited_search

例子：

要获取广度优先搜索中的边：

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> list(nx.bfs_edges(G, 0))
[(0, 1), (1, 2)]
>>> list(nx.bfs_edges(G, source=0, depth_limit=1))
[(0, 1)]

要以广度优先搜索顺序获取节点：

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> root = 2
>>> edges = nx.bfs_edges(G, root)
>>> nodes = [root] + [v for u, v in edges]
>>> nodes
[2, 1, 0]