Python NetworkX floyd_warshall_predecessor_and_distance用法及代碼示例

本文簡要介紹 networkx.algorithms.shortest_paths.dense.floyd_warshall_predecessor_and_distance 的用法。

用法: floyd_warshall_predecessor_and_distance(G, weight='weight')

使用 Floyd 算法查找 all-pairs 最短路徑長度。

參數：

G：NetworkX 圖
weight: string, optional (default= ‘weight’)：: 邊權重對應的邊數據鍵。

predecessor,distance：字典: 字典，由源和目標鍵控，前身和最短路徑的距離。

注意：

當 Dijkstra 算法失敗時，Floyd 算法適用於在密集圖或負權重圖中尋找最短路徑。如果存在負循環，該算法仍然可能失敗。它的運行時間為 \(O(n^3)\) ，運行空間為 \(O(n^2)\) 。

例子：

>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_weighted_edges_from(
...     [
...         ("s", "u", 10),
...         ("s", "x", 5),
...         ("u", "v", 1),
...         ("u", "x", 2),
...         ("v", "y", 1),
...         ("x", "u", 3),
...         ("x", "v", 5),
...         ("x", "y", 2),
...         ("y", "s", 7),
...         ("y", "v", 6),
...     ]
... )
>>> predecessors, _ = nx.floyd_warshall_predecessor_and_distance(G)
>>> print(nx.reconstruct_path("s", "v", predecessors))
['s', 'x', 'u', 'v']

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自networkx.org大神的英文原創作品 networkx.algorithms.shortest_paths.dense.floyd_warshall_predecessor_and_distance。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。

用法:

參數：

返回：

注意：

例子：