negative_edge_cycle

negative_edge_cycle(G, weight='weight', heuristic=True)

如果g中的任何地方存在负的边循环，则返回true。

参数

G网络X图表

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。

heuristic布尔尔

确定是否使用启发式早期检测负循环，而成本可以忽略不计。在具有负圈的图的情况下，检测性能至少提高了一个数量级。

返回

negative_cycle布尔尔

如果存在负沿周期，则为True，否则为False。

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。

该算法使用Bellman_-Ford_前辈_和_距离（），但首先添加一个连接到每个节点的新节点，然后在该节点上启动Bellman_-Ford_前辈_和_距离，从而在任何组件上找到负循环。然后它会删除这个额外的节点。

实例

>>> G = nx.cycle_graph(5, create_using=nx.DiGraph())
>>> print(nx.negative_edge_cycle(G))
False
>>> G[1][2]["weight"] = -7
>>> print(nx.negative_edge_cycle(G))
True