Python NetworkX bfs_edges用法及代碼示例

從源頭開始，在廣度優先搜索中迭代邊。

參數：

G：NetworkX 圖

source：節點

指定廣度優先搜索的起始節點；該函數僅迭代可從此節點到達的組件中的那些邊。

reverse：布爾型，可選

If True 反向遍曆有向圖

depth_limit：整數，可選(默認=len(G))

指定最大搜索深度

sort_neighbors：函數

將給定節點的鄰居列表作為輸入的函數，並在這些鄰居上返回 iterator，但具有自定義排序。

生成(Yield)：

邊：節點的 2 元組

產生廣度優先搜索產生的邊。

注意：

該函數的命名與 edge_bfs() 非常相似。不同之處在於，edge_bfs 會生成邊，即使它們延伸回已探索的節點，而此生成器會生成由廣度優先搜索 (BFS) 產生的樹的邊，因此如果它們延伸到已探索的節點，則不會報告邊探索過的節點。這意味著 edge_bfs 報告所有邊，而 bfs_edges 僅報告基於節點的 BFS 遍曆的邊。另一種說明是 bfs_edges 報告 BFS 期間遍曆的邊，而 edge_bfs 則按照探索的順序報告所有邊。

基於 D. Eppstein 於 2004 年 7 月在 PADS [1] 中實現的廣度優先搜索；進行修改以允許深度限製，如 [2] 中所述。

參考：

1

http://www.ics.uci.edu/~eppstein/PADS/BFS.py.

2

https://en.wikipedia.org/wiki/Depth-limited_search

例子：

要獲取廣度優先搜索中的邊：

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> list(nx.bfs_edges(G, 0))
[(0, 1), (1, 2)]
>>> list(nx.bfs_edges(G, source=0, depth_limit=1))
[(0, 1)]

要以廣度優先搜索順序獲取節點：

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> root = 2
>>> edges = nx.bfs_edges(G, root)
>>> nodes = [root] + [v for u, v in edges]
>>> nodes
[2, 1, 0]