第七色在线视频,2021少妇久久久久久久久久,亚洲欧洲精品成人久久av18,亚洲国产精品特色大片观看完整版,孙宇晨将参加特朗普的晚宴

為了賬號安全,請及時綁定郵箱和手機立即綁定
已解決430363個問題,去搜搜看,總會有你想問的

圖中帶有標記邊的最短路徑

圖中帶有標記邊的最短路徑

30秒到達戰(zhàn)場 2022-05-19 19:02:09
問題假設我有一個帶有標記節(jié)點和邊的圖(見圖)。我的目標是獲得A 和 D 之間所有最短路徑的集合。到目前為止我所擁有的import networkx as nxG = nx.Graph()G.add_edge('A', 'B')G.add_edge('B', 'D')G.add_edge('B', 'C')shortest_path = nx.shortest_path(G, 'A', 'D')在shortest_path我得到['A', 'B', 'D']. 當然,這是通過節(jié)點表示的最短路徑,但我需要的是:1)在我的圖表中添加邊緣標簽2)找到所有可能的最短路徑的集合。理想情況下,shortest_paths我希望得到如下輸出: [ A -> a -> B, B -> b -> D], [A -> a -> B, B -> c -> D]問題1)這可以用networkx來完成嗎?2)如果不是,還有哪些其他圖形庫包含解決這種場景問題的函數(shù)(不一定是 Python)?
查看完整描述

1 回答

?
犯罪嫌疑人X

TA貢獻2080條經(jīng)驗 獲得超4個贊

您可以將邊緣轉換為節(jié)點并使用以下功能all_shortest_paths():


import networkx as nx


G = nx.MultiGraph()

G.add_edge('A', 'B', label='a')

G.add_edge('B', 'D', label='b')

G.add_edge('B', 'D', label='c')

G.add_edge('B', 'C', label='d')

G.add_edge('C', 'D', label='e')


# Convert edges to nodes

g = nx.Graph()

for i, j, label in G.edges(data='label'):

    g.add_edge(i, label)

    g.add_edge(j, label)


print(list(nx.all_shortest_paths(g, 'A', 'D')))

# [['A', 'a', 'B', 'b', 'D'], ['A', 'a', 'B', 'c', 'D']]


查看完整回答
反對 回復 2022-05-19
  • 1 回答
  • 0 關注
  • 148 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報

0/150
提交
取消
微信客服

購課補貼
聯(lián)系客服咨詢優(yōu)惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網(wǎng)APP
您的移動學習伙伴

公眾號

掃描二維碼
關注慕課網(wǎng)微信公眾號