multi_source_dijkstra_path#
- multi_source_dijkstra_path(G, sources, cutoff=None, weight='weight')[源代码]#
从给定的一组源节点中找到以g为单位的最短加权路径。
为加权图计算任意源节点和所有其他可到达节点之间的最短路径。
- 参数
- G网络X图表
- sources非空的节点集
路径的起始节点。如果这只是一个包含单个节点的集合,则此函数计算的所有路径都将从该节点开始。如果集合中有两个或多个节点,则计算的路径可以从任何一个起始节点开始。
- 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
- paths词典
以目标为关键字的最短路径词典。
- 加薪
- ValueError
如果
sources
是空的。- NodeNotFound
如果有
sources
不在G
.
参见
multi_source_dijkstra
,multi_source_bellman_ford
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。实例
>>> G = nx.path_graph(5) >>> path = nx.multi_source_dijkstra_path(G, {0, 4}) >>> path[1] [0, 1] >>> path[3] [4, 3]