bfs_predecessors#

bfs_predecessors(G, source, depth_limit=None, sort_neighbors=None)[源代码]#

从源返回宽度优先搜索中前置任务的迭代器。

参数

G网络X图表
source结点: 指定广度优先搜索的起始节点
depth_limit整型，可选(默认值=len(G)): 指定最大搜索深度
sort_neighbors功能: 接受给定节点的邻居列表作为输入的函数，并返回 迭代器 超过这些邻居，但有定制的订单。

返回

PRED：迭代器: (节点，前置任务)迭代器，其中 predecessor 是的前身 node 在从开始的广度优先搜索中 source 。

参见

bfs_tree
bfs_edges
edge_bfs

笔记

根据D.eppstein于2004年7月发布的http://www.ics.uci.edu/~eppstein/pads/bfs.py。根据维基百科的文章“深度限制搜索”修改允许深度限制。

实例

>>> G = nx.path_graph(3)
>>> print(dict(nx.bfs_predecessors(G, 0)))
{1: 0, 2: 1}
>>> H = nx.Graph()
>>> H.add_edges_from([(0, 1), (0, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 5), (2, 6)])
>>> print(dict(nx.bfs_predecessors(H, 0)))
{1: 0, 2: 0, 3: 1, 4: 1, 5: 2, 6: 2}
>>> M = nx.Graph()
>>> nx.add_path(M, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> nx.add_path(M, [2, 7, 8, 9, 10])
>>> print(sorted(nx.bfs_predecessors(M, source=1, depth_limit=3)))
[(0, 1), (2, 1), (3, 2), (4, 3), (7, 2), (8, 7)]
>>> N = nx.DiGraph()
>>> nx.add_path(N, [0, 1, 2, 3, 4, 7])
>>> nx.add_path(N, [3, 5, 6, 7])
>>> print(sorted(nx.bfs_predecessors(N, source=2)))
[(3, 2), (4, 3), (5, 3), (6, 5), (7, 4)]