Python NetworkX find_cycle用法及代碼示例

返回通過深度優先遍曆找到的循環。

循環是指示循環路徑的邊列表。有向邊的方向由 orientation 控製。

參數：

G：圖形

有向/無向圖/多重圖。

source：節點，節點列表

遍曆開始的節點。如果沒有，則任意重複選擇一個源，直到搜索到圖中每個節點的所有邊。

orientation：無 | ‘original’ | ‘reverse’ | ‘ignore’(默認值：無)

對於有向圖和有向多重圖，邊遍曆不需要尊重邊的原始方向。當設置為‘reverse’ 時，每條邊都以相反的方向遍曆。當設置為‘ignore’ 時，每條邊都被視為無向。當設置為‘original’ 時，每條邊都被視為有向邊。在所有三種情況下，產生的邊元組都會添加最後一個條目來指示該邊被遍曆的方向。如果方向為無，則屈服邊沒有指示方向。方向受到尊重，但未報告。

返回：

edges：有向邊

有向邊列表，指示循環所采用的路徑。如果沒有找到循環，則會引發異常。對於圖，邊的形式為(u, v)，其中u 和v 是由遍曆確定的邊的尾部和頭部。對於多重圖，邊的形式為 (u, v, key) ，其中 key 是邊的鍵。當圖有向時，u 和 v 始終按實際有向邊的順序排列。如果orientation不是None，則邊元組將擴展以包括該邊上的遍曆方向(‘forward’或‘reverse’)。

拋出：

NetworkXNoCycle

如果沒有找到循環。

例子：

在此示例中，我們構造了一個 DAG，並在第一次調用中發現沒有定向循環，因此引發了異常。在第二次調用中，我們忽略了邊方向，發現存在一個無向循環。請注意，第二個調用在有效遍曆無向圖的同時找到了有向環，因此我們找到了“undirected cycle”。這意味著這種 DAG 結構不會形成有向樹(也稱為多樹)。

>>> G = nx.DiGraph([(0, 1), (0, 2), (1, 2)])
>>> nx.find_cycle(G, orientation="original")
Traceback (most recent call last):
    ...
networkx.exception.NetworkXNoCycle: No cycle found.
>>> list(nx.find_cycle(G, orientation="ignore"))
[(0, 1, 'forward'), (1, 2, 'forward'), (0, 2, 'reverse')]