single_source_dijkstra#
- single_source_dijkstra(G, source, target=None, cutoff=None, weight='weight')[源代码]#
从源节点查找最短的加权路径和长度。
计算加权图的源节点和所有其他可到达节点之间的最短路径长度。
使用Dijkstra算法计算加权图中源节点和所有其他可到达节点之间的最短路径和长度。
- 参数
- G网络X图表
- source节点标签
路径的起始节点
- target节点标签，可选
路径的结束节点
- 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
- distance, path一对词典，或数字与列表。
如果目标为无，则计算到所有节点的路径和长度。返回值是以目标节点为关键字的两个字典的元组。第一个字典存储到每个目标节点的距离。第二个存储到每个目标节点的路径。如果目标不是无，则返回一个元组(距离，路径)，其中距离是从源到目标的距离，路径是表示从源到目标的路径的列表。
- 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。
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。基于https://code.activestate.com/recipes/119466/上的巨蟒食谱(119466)
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.single_source_dijkstra(G, 0) >>> length[4] 4 >>> for node in [0, 1, 2, 3, 4]: ... print(f"{node}: {length[node]}") 0: 0 1: 1 2: 2 3: 3 4: 4 >>> path[4] [0, 1, 2, 3, 4] >>> length, path = nx.single_source_dijkstra(G, 0, 1) >>> length 1 >>> path [0, 1]