Python NetworkX maximum_spanning_tree用法及代码示例

本文简要介绍 networkx.algorithms.tree.mst.maximum_spanning_tree 的用法。

用法: maximum_spanning_tree(G, weight='weight', algorithm='kruskal', ignore_nan=False)

返回无向图 G 上的最大生成树或森林。

参数：

G：无向图: 一个无向图。如果G 已连接，则算法会找到生成树。否则，会找到一个生成林。
weight：str: 用于边权重的数据键。
algorithm：string: 查找最大生成树时使用的算法。有效选择是‘kruskal’, ‘prim’或‘boruvka’。默认为‘kruskal’。
ignore_nan：布尔(默认值：假): 如果发现NaN 作为边权重，通常会引发异常。如果 ignore_nan is True 则忽略该边。

G：NetworkX 图表: 最大生成树或森林。

注意：

对于 Borůvka 的算法，每条边必须有一个权重属性，并且每条边的权重必须是不同的。

对于其他算法，如果图边没有权重属性，则将使用默认权重 1。

可能有不止一棵树具有相同的最小或最大权重。有关更详细的定义，请参阅networkx.tree.recognition。

具有自环的孤立节点在树中作为无边孤立节点。

例子：

>>> G = nx.cycle_graph(4)
>>> G.add_edge(0, 3, weight=2)
>>> T = nx.maximum_spanning_tree(G)
>>> sorted(T.edges(data=True))
[(0, 1, {}), (0, 3, {'weight': 2}), (1, 2, {})]

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.tree.mst.maximum_spanning_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。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：