本文主要是介绍[Python图论]在用图nx.shortest_path求解最短路径时,节点之间有多条边edge,会如何处理?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
问: 在使用图求最短路径时,如果节点之间有多条路径,shortest_route = nx.shortest_path(G, source=start_node, target=end_node, weight='length')会如何处理,会自动选择最短那条吗?
# 输出图G各节点之间有多少条边edge,并给出其长度
Edges between 103928 and 25508583:共2条
Edge: 103928 -> 25508583, Key: 0, Length: 77.277
Edge: 103928 -> 25508583, Key: 1, Length: 112.16900000000001
Edges between 26630792 and 5521427550:共2条
Edge: 26630792 -> 5521427550, Key: 0, Length: 85.091
Edge: 26630792 -> 5521427550, Key: 1, Length: 88.07600000000001
Edges between 107876 and 107873:共2条
Edge: 107876 -> 107873, Key: 0, Length: 83.102
Edge: 107876 -> 107873, Key: 1, Length: 186.669
答:是的,nx.shortest_path
会自动选择权重最小的那条路径。
当你在 NetworkX 中使用 nx.shortest_path(G, source=start_node, target=end_node, weight='length')
时,它会根据你指定的权重(在这个例子中是 'length')找到源节点和目标节点之间权重最小的路径。
对于节点之间有多条路径的情况,NetworkX 会如下处理:
- 如果两个节点之间有多条路径,例如
(u, v)
,NetworkX 会选择所有可能的路径,并根据你指定的权重属性(在这个例子中是length
)找到最小权重的路径。 - 在你的例子中,每一对节点之间都有两条路径。NetworkX 会比较这两条路径的
length
属性,并选择长度最短的那条路径作为该节点对之间的最短路径。 - 这个过程会在整个图上进行,直到找到从起点到终点的全局最短路径。
具体示例
以你的数据为例:
-
节点 103928 -> 25508583:
- 第一条路径长度:77.277
- 第二条路径长度:112.169
- NetworkX 选择:77.277 长度的路径(Key: 0)
-
节点 26630792 -> 5521427550:
- 第一条路径长度:85.091
- 第二条路径长度:88.076
- NetworkX 选择:85.091 长度的路径(Key: 0)
-
节点 107876 -> 107873:
- 第一条路径长度:83.102
- 第二条路径长度:186.669
- NetworkX 选择:83.102 长度的路径(Key: 0)
-
节点 11767210 -> 12026764:
- 第一条路径长度:219.545
- 第二条路径长度:95.666
- NetworkX 选择:95.666 长度的路径(Key: 1)
总结
- NetworkX 的
shortest_path
函数会自动为你选择每对节点之间权重最小的路径。 - 因此,你不需要手动指定哪条路径是最短的,NetworkX 会基于权重(如
length
)自动做出选择。
输出图内各节点之间的边及其长度 代码:
# 输出图内各节点之间的边及其长度import networkx as nx# Get all the nodes in the graph
nodes = G.nodes()# Iterate over all pairs of nodes
for u in nodes:for v in nodes:# Skip if u and v are the same nodeif u == v:continue# Get the edges between u and vedges = G.get_edge_data(u, v)# If there are no edges between u and v, skip to the next pair of nodesif edges is None:continueedges_count = len(edges.items())if edges_count >1:# Print the edges and their lengthsprint(f"Edges between {u} and {v}:共{edges_count}条")for key, data in edges.items():print(f"Edge: {u} -> {v}, Key: {key}, Length: {data['length']}")
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