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Python NetworkX bfs_tree用法及代码示例


本文简要介绍 networkx.algorithms.traversal.breadth_first_search.bfs_tree 的用法。

用法:

bfs_tree(G, source, reverse=False, depth_limit=None, sort_neighbors=None)

返回从源开始的广度优先搜索构造的有向树。

参数：

G：NetworkX 图
source：节点

指定广度优先搜索的起始节点

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。

返回：

T：NetworkX有向图

定向树

注意：

基于 D. Eppstein 的 http://www.ics.uci.edu/~eppstein/PADS/BFS.py，2004 年 7 月。根据维基百科文章“Depth-limited-search”进行的允许深度限制的修改。

例子：

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> print(list(nx.bfs_tree(G, 1).edges()))
[(1, 0), (1, 2)]
>>> H = nx.Graph()
>>> nx.add_path(H, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> nx.add_path(H, [2, 7, 8, 9, 10])
>>> print(sorted(list(nx.bfs_tree(H, source=3, depth_limit=3).edges())))
[(1, 0), (2, 1), (2, 7), (3, 2), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (7, 8)]

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.traversal.breadth_first_search.bfs_tree。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。