dijkstra_path

dijkstra_path(G, source, target, weight='weight')

返回图 G 中从源点到目标点的最短加权路径。

使用 Dijkstra 方法计算图中的两个节点之间的最短加权路径。

Parameters:

GNetworkX 图

source节点

起始节点

target节点

结束节点

weight字符串或函数

如果这是一个字符串，则通过该键访问边属性来获取边权重（即，连接 u 到 v 的边的权重为 G.edges[u, v][weight] ）。如果没有这样的边属性存在，则假设边的权重为 1。

如果这是一个函数，边的权重是该函数返回的值。该函数必须接受三个位置参数：一条边的两个端点和该边的属性字典。该函数必须返回一个数字或 None 以表示隐藏的边。

Returns:

path列表

最短路径中的节点列表。

Raises:

NodeNotFound

如果 source 不在 G 中。

NetworkXNoPath

如果源点和目标点之间不存在路径。

See also

bidirectional_dijkstra

bellman_ford_path

single_source_dijkstra

Notes

边权重属性必须是数值。 距离是遍历的加权边之和。

权重函数可以用于隐藏边，通过返回 None。 例如 weight = lambda u, v, d: 1 if d['color']=="red" else None 将找到最短的红色路径。

权重函数可以用于包含节点权重。

>>> def func(u, v, d):
...     node_u_wt = G.nodes[u].get("node_weight", 1)
...     node_v_wt = G.nodes[v].get("node_weight", 1)
...     edge_wt = d.get("weight", 1)
...     return node_u_wt / 2 + node_v_wt / 2 + edge_wt

在这个例子中，我们取一条边的起始和结束节点的权重的平均值，并将其加到边的权重上。

函数 single_source_dijkstra() 计算路径和路径长度，如果你需要两者，使用该函数。

Examples

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> print(nx.dijkstra_path(G, 0, 4))
[0, 1, 2, 3, 4]

在多重图中查找最短路径的边

>>> G = nx.MultiDiGraph()
>>> G.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.75), (1, 2, 0.5), (2, 3, 0.5), (1, 3, 1.5)])
>>> nodes = nx.dijkstra_path(G, 1, 3)
>>> edges = nx.utils.pairwise(nodes)
>>> list(
...     (u, v, min(G[u][v], key=lambda k: G[u][v][k].get("weight", 1)))
...     for u, v in edges
... )
[(1, 2, 1), (2, 3, 0)]