Python cugraph.dask.traversal.sssp.sssp用法及代碼示例

用法: cugraph.dask.traversal.sssp.sssp(graph, source)

計算從指定源到圖中所有頂點的最短路徑的距離和前驅。距離列將存儲從源到每個頂點的距離。前驅列將每個頂點的前驅存儲在最短路徑中。無法到達的頂點將具有無窮大的距離，由數據類型的最大值表示，並且前驅設置為 -1。源頂點的前驅也設置為 -1。輸入圖必須包含邊列表作為 dask-cudf 數據幀，每個 GPU 一個分區。

參數：

graph：cugraph.DiGraph: cuGraph 圖說明符，應包含連接信息作為 dask cudf 邊列表數據幀。當前不支持無向圖。
source：整數: 指定源頂點

df：dask_cudf.DataFrame

df[‘vertex’] 給出頂點 id

df[‘distance’] 給出到起始頂點的路徑距離

df[‘predecessor’] 給出遍曆中到達的頂點 id

例子：

>>> # import cugraph.dask as dcg
>>> #... Init a DASK Cluster
>>> #   see https://docs.rapids.ai/api/cugraph/stable/dask-cugraph.html
>>> # chunksize = dcg.get_chunksize(input_data_path)
>>> # ddf = dask_cudf.read_csv(input_data_path, chunksize=chunksize...)
>>> # dg = cugraph.Graph(directed=True)
>>> # dg.from_dask_cudf_edgelist(ddf, 'src', 'dst')
>>> # df = dcg.sssp(dg, 0)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cugraph.dask.traversal.sssp.sssp。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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