bidirectional_dijkstra#
- bidirectional_dijkstra(G, source, target, weight='weight')[源代码]#
使用双向搜索的Dijkstra最短路径算法。
- 参数
- G网络X图表
- source结点
起始节点。
- target结点
结束节点。
- 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
- length, path编号和列表
长度是从源到目标的距离。路径是从源到目标的路径上的节点列表。
- 加薪
- NodeNotFound
如果任一
source
或target
不在G
.- NetworkXNoPath
如果在源和目标之间没有路径存在。
参见
shortest_path
shortest_path_length
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。
权重函数可用于通过返回“无”来隐藏边。所以
weight = lambda u, v, d: 1 if d['color']=="red" else None
会找到最短的红色路径。实际上,双向dijkstra的速度是普通dijkstra的两倍多。
普通的dijkstra从源代码以类似球体的方式扩展节点。这个球体的半径最终将是最短路径的长度。双向dijkstra将从源和目标扩展节点,形成两个半径为一半的球体。第一个球体的体积是
pi*r*r
而其他的2*pi*r/2*r/2
,占总音量的一半。如果边缘权重为负或为浮点数(溢出和舍入错误可能导致问题),则不保证该算法有效。
实例
>>> G = nx.path_graph(5) >>> length, path = nx.bidirectional_dijkstra(G, 0, 4) >>> print(length) 4 >>> print(path) [0, 1, 2, 3, 4]