dijkstra_predecessor_and_distance

dijkstra_predecessor_and_distance(G, source, cutoff=None, weight='weight')

计算加权最短路径长度和前置任务。

使用dijkstra的方法获取每个节点的最短加权路径和返回前辈词典，以及每个节点与 source .

参数

G网络X图表

source节点标签

路径的起始节点

cutoff整型或浮点型，可选

停止搜索的长度(边权重之和)。如果提供了截止点，则仅具有总权重<=截止点的返回路径。

weight字符串或函数

如果这是一个字符串，则边权重将通过具有此关键字的边属性(即边连接的权重)进行访问 u 至 v 将会是 G.edges[u, v][weight] )。如果不存在这样的边属性，则假定边的权重为1。

如果这是一个函数，则边的权重是函数返回的值。函数必须只接受三个位置参数：边的两个端点和该边的边属性字典。函数必须返回一个数字。

返回

pred, distance词典

返回两个字典，表示节点的前置任务列表和到每个节点的距离。警告：如果指定了TARGET，则词典是不完整的，因为它们只包含指向TARGET的路径上的节点的信息。

加薪

NodeNotFound

如果 source 不在 G .

笔记

边缘权重属性必须是数字。距离计算为经过加权边缘的总和。

只有在到关键节点的最短路径超过一条时，前置任务列表才包含多个元素。

实例

>>> G = nx.path_graph(5, create_using=nx.DiGraph())
>>> pred, dist = nx.dijkstra_predecessor_and_distance(G, 0)
>>> sorted(pred.items())
[(0, []), (1, [0]), (2, [1]), (3, [2]), (4, [3])]
>>> sorted(dist.items())
[(0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)]

>>> pred, dist = nx.dijkstra_predecessor_and_distance(G, 0, 1)
>>> sorted(pred.items())
[(0, []), (1, [0])]
>>> sorted(dist.items())
[(0, 0), (1, 1)]