Python NetworkX multi_source_dijkstra用法及代碼示例

從給定的一組源節點中找到最短的加權路徑和長度。

對於加權圖，使用 Dijkstra 算法計算源節點之一與給定 target 或所有其他可達節點(如果未指定)之間的最短路徑和長度。

參數：

G：NetworkX 圖

sources：非空節點集

路徑的起始節點。如果這隻是一個包含單個節點的集合，則此函數計算的所有路徑都將從該節點開始。如果集合中有兩個或更多節點，則計算的路徑可以從任何一個起始節點開始。

target：節點標簽，可選

路徑的結束節點

cutoff：整數或浮點數，可選

停止搜索的長度(邊權重的總和)。如果提供了截止，則僅返回總權重 <= 截止的路徑。

weight：字符串或函數

如果這是一個字符串，則將通過帶有此鍵的邊屬性訪問邊權重(即，連接 u 到 v 的邊的權重將為 G.edges[u, v][weight] )。如果不存在這樣的邊屬性，則假設邊的權重為 1。

如果這是一個函數，則邊的權重是函數返回的值。該函數必須準確地接受三個位置參數：一條邊的兩個端點和該邊的邊屬性字典。該函數必須返回一個數字。

返回：

distance, path：一對字典，或數字和列表

如果 target 為 None，則返回由節點鍵入的兩個字典的元組。第一個字典存儲與其中一個源節點的距離。第二個存儲從一個源到該節點的路徑。如果目標不是無，則返回(距離，路徑)的元組，其中距離是從源到目標的距離，路徑是表示從源到目標的路徑的列表。

拋出：

ValueError

如果sources 為空。

NodeNotFound

如果 sources 中的任何一個不在 G 中。

注意：

邊權重屬性必須是數字。距離計算為遍曆的加權邊的總和。

權重函數可用於通過返回 None 來隱藏邊。所以weight = lambda u, v, d: 1 if d['color']=="red" else None會找到最短的紅色路徑。

基於 https://code.activestate.com/recipes/119466/ 的 Python 食譜食譜 (119466)

如果邊權重為負數或浮點數(溢出和舍入錯誤可能導致問題)，則不保證此算法有效。

例子：

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> length, path = nx.multi_source_dijkstra(G, {0, 4})
>>> for node in [0, 1, 2, 3, 4]:
...     print(f"{node}: {length[node]}")
0: 0
1: 1
2: 2
3: 1
4: 0
>>> path[1]
[0, 1]
>>> path[3]
[4, 3]

>>> length, path = nx.multi_source_dijkstra(G, {0, 4}, 1)
>>> length
1
>>> path
[0, 1]