的步骤如下:
最终,flow_array将包含从源节点到目标节点的最大流量。你可以根据需要进一步处理这个数组。
这里是一个完整的示例代码,你可以参考:
import networkx as nx
import numpy as np
G = nx.DiGraph()
G.add_edge('A', 'B', capacity=3)
G.add_edge('A', 'C', capacity=2)
G.add_edge('B', 'D', capacity=2)
G.add_edge('C', 'D', capacity=3)
G.add_edge('C', 'E', capacity=2)
G.add_edge('D', 'E', capacity=4)
flow_value, flow_dict = nx.maximum_flow(G, 'A', 'E')
nodes = list(flow_dict.keys())
flow_array = np.zeros((len(nodes), len(nodes)))
for i, node1 in enumerate(nodes):
for j, node2 in enumerate(nodes):
flow_array[i][j] = flow_dict[node1][node2]
print(flow_array)
这个例子中,我们创建了一个有向图,计算了从节点'A'到节点'E'的最大流,并将结果转换为数组。你可以根据自己的需求修改图的结构和节点之间的连接关系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云