Python NetworkX single_source_bellman_ford用法及代碼示例

計算加權圖 G 中的最短路徑和長度。

對最短路徑使用Bellman-Ford 算法。

參數：

G：NetworkX 圖

source：節點標簽

路徑的起始節點

target：節點標簽，可選

路徑的結束節點

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：

NodeNotFound

如果 source 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。

例子：

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