我的for循环有问题，使用networkx查找子路径的最短路径长度 - 腾讯云开发者社区

回到顶部最短路径算法实现经过分析我们把动态联动问题转换成了最远路径问题，这个时候解决方案就很明确了，图的最短路径算法（最远路径可以先把路径值变成相反值，再求最短路径）。...当然要求最短路径就得要求图是无闭环的，如何判断图存在闭环可以参考我的另一篇文章拓扑排序及其实际应用。 ...最短路径算法经典的有Dijkstra and Floyd算法，Dijkstra算法适合求单个节点到其它节点的最短路径问题,Floyd算法适合求每个节点到其它节点最短路径问题。 ...实际代码中还会涉及到递归，在这次开发中我感受最深的一点遇到复杂问题，一定要分析和规划清楚找到问题的本质，偏离了问题本质就可能用很复杂的代码实现了。 ...动态联动问题的经过总结我给出的步骤 1.计算每个节点到主节点的最远距离，（这个其实是图的最短路径的变种）。

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【动态规划路径问题】本系列的首道 Hard ，使用有限变量来代替遍历查找 ...

前言今天是我们讲解「动态规划专题」中的路径问题的第六天。我在文章结尾处列举了我所整理的关于路径问题的相关题目。路径问题我会按照编排好的顺序进行讲解（一天一道）。...要知道我们上述的解法，当数据范围出到就会超时了。我们来分析一下上述解法有哪些可优化的点： 1. DP 状态转移部分，共有个状态需要转移 2....假设第行状态中的最小值对应的列下标是，次小值对应的列下标是。那么当我们处理第行时，显然有：处理第行中列下标为的状态值时，由于不能选择「正上方」的数字，用到的是次小值。...（目录） 62.不同路径（中等）：路径问题第一讲 63.不同路径 II（中等）：路径问题第二讲 64.最小路径和（中等）：路径问题第三讲 120.三角形最小路径和（中等）：路径问题第四讲 931.下降路径最小和...（中等）：路径问题第五讲 1289.下降路径最小和 II（困难）：本篇 1575.统计所有可行路径（困难） 576.出界的路径数（中等） 1301.最大得分的路径数目（困难）欢迎补充 ~ 最后这是我们

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SDN应用路由算法实现工具之Networkx

networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图（multigraph）；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据，如图像文件；支持任意的边值维度，功能丰富，简单易用。...最短路径算法Dijkstra和Floyd 计算单源到其他所有节点的最短路径的Dijkstra算法和计算所有节点之间最短路径的Floyd算法是最经典的网络算法之一。...在networkx中对于二者的实现将在如下介绍。 Dijkstra 无论有向图还是无向图均可以使用Dijkstra算法，G为networkx生成的图数据结构。source为起点，target为终点。...除了以上提到的几个算法以外，networkx还针对很多需求设计了变种的函数，如返回同样长度的多条最佳路径算法等，读者可根据需求自定义学习内容。...自己造的轮子很多时候，性能、适用度以及接口的稳定度都是很大的考验，逐渐尝试优秀的开源工具将成为我在未来编程学习的方向。

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应用软件开发的基础知识-数据结构与算法

图算法：图算法是针对图的数据结构设计的算法。常见的图算法有最短路径算法、最小生成树算法、拓扑排序等。...动态规划：动态规划是一种分治思想的算法，将一个复杂的问题分解为多个子问题，然后递归地求解子问题，最后将子问题的答案合并得到原问题的答案。...分治算法：分治算法是一种将一个问题分解为多个子问题，然后递归地求解子问题，最后将子问题的答案合并得到原问题的答案。...图算法的应用场景图算法应用场景:地图导航：地图中的道路可以表示为图，最短路径算法可以用于计算从一个地点到另一个地点的最短路径。...算法的执行效率：不同的算法有不同的执行效率，算法的执行效率会影响应用程序的性能。例如，如果应用程序需要频繁查找数据，可以使用二分查找算法来提高查找效率。

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Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

我还会分享一些在使用 Networkx 时可能遇到的常见问题，以及如何解决这些问题。希望这篇文章能对你有所帮助。...以下是 Networkx 的一些主要特性：数据结构包括但不限于：有向图、无向图、多重图等。内置常用的图与网络分析算法，如最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析等。...如果你想要获取两个节点之间的最短路径的长度，你可以使用 nx.shortest_path_length(G, source, target)。...target) 函数获取从源节点到目标节点的最短路径长度。...确保在创建节点或边时设置了正确的属性，并在获取属性时使用正确的键。最短路径问题：在计算最短路径时，可能会遇到无法找到路径或者路径长度不正确的问题。这可能是因为图中存在孤立节点或者图不是连通的。

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【数学建模】——【python】实现【最短路径】【最小生成树】【复杂网络分析】

构建图并添加边：使用 networkx.Graph() 创建图对象。使用嵌套的 for 循环，将矩阵中的距离作为边的权重添加到图中。...计算最短路径：使用 nx.single_source_dijkstra 函数，计算从指定源城市到所有其他城市的最短路径和路径长度。...最小生成树是图中的一个子图，它包含图中所有顶点且边的权重之和最小。要求：（1）使用networkx库来处理图结构。...（3）最短路径图中，最短路径的边可以用特殊颜色或加粗显示，并标注核心城市到各城市的最短路径长度。示例数据：自行设计更复杂的数据集。...第一个问题使用Dijkstra算法计算并可视化了从一个指定城市到其他所有城市的最短路径，第二个问题使用Kruskal算法找到并绘制了一个无向带权图的最小生成树，第三个问题在最小生成树的基础上，使用Dijkstra

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PageRank、最小生成树：ML开发者应该了解的五种图算法

这里不再展开介绍工作原理，我们只看一下如何使用 Networkx 启动和运行此代码。应用从零售角度看：假设我们有很多客户使用大量账户。使用连接组件算法的一种方法是在这个数据集中找出不同的族。...该算法可以在不同的数据上运行，从而满足上面提到的各种用例。最短路径继续使用上述示例，现在我们有德国城市及城市之间距离的图。如何找到从法兰克福（起始节点）到慕尼黑的最短距离？...我们用来解决此问题的算法被称为 Dijkstra。用 Dijkstra 自己的话说：从鹿特丹到格罗宁根旅行的最短路线是什么？这就是最短路径算法，我花了大约 20 分钟设计了它。...一天早上，我和我的未婚妻在阿姆斯特丹购物，累了，我们便坐在咖啡馆的露台上喝咖啡，我只想着能否实现最短路径算法，然后我成功了。正如我所说，这是一个二十分钟的发明。...最终，令我惊讶的是，这个算法成为我的著名成果之一。应用 Dijkstra 算法的变体在 Google 地图中有着广泛使用，用于寻找最短路线。假设你有沃尔玛商店中各个过道位置和过道之间距离的数据。

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复杂性思维第二版三、小世界图

我们将编写一个函数来测量群聚度，并使用 NetworkX 函数来计算路径长度。然后，我们为范围内的p值计算群聚度和路径长度。最后，我将介绍一种用于计算最短路径的高效算法，Dijkstra 算法。...3.6 最短路径长度下一步是计算特征路径长度L，它是每对节点之间最短路径的平均长度。为了计算它，我将从 NetworkX 提供的函数开始，shortest_path_length。...如果你问我，为什么行星轨道是椭圆形的，我最开始会为一个行星和一个恒星建模；我将在 3.9 广度优先搜索当我们计算最短路径时，我们使用了 NetworkX 提供的一个函数，但是我没有解释它是如何工作的...练习 6： Dijkstra 算法解决了“单源最短路径”问题，但为了计算图的特征路径长度，我们其实需要解决“多源最短路径”问题。当然，一个选择是运行 Dijkstra 算法n次，每个起始节点一次。...对于某些应用，这可能够好，但是有更有效的替代方案。找到一个多源最短路径的算法并实现它。

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图论与图学习（二）：图算法

计算图中的最短路径的方法有很多，包括 Dijkstra 算法，这是 networkx 中的默认算法。根据维基百科，该算法的伪代码如下：将图中所有节点标记为未访问。...更多有关最短路径问题的介绍请参阅：https://en.wikipedia.org/wiki/Shortest_path_problem ?...我们从每个节点一个聚类开始，然后合并两个「最近」的节点。但我们如何衡量聚类是否相近呢？我们使用相似度距离。令 d(i,j) 为 i 和 j 之间的最短路径的长度。 ?...特征向量中心度特征向量中心度（Eigenvector Centrality）是终止于节点 i 的长度为无穷的游走的数量。这能让有很好连接相邻节点的节点有更高的重要度。 ?...接近度中心度反比于到其它节点的最短路径长度的总和。

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一个必经点的最短路径

lMinWPatha=nx.dijkstra_path_length(gAnt,source=0,target=6)#最短加权路径长度 minWPathb=nx.dijkstra_path(gAnt,...source=6,target=17)# 6到N17的最短加权路径 lMinWPathb=nx.dijkstra_path_length(gAnt,source=6,target=17)#最短加权路径长度...E 的最短加权路径: ", minWPatha) print("S 到 E 的最短加权路径长度: ", lMinWPath3a+lMinWPathb) edgeList=[] for i in range...='r',width=2.5)#设置边的颜色 plt.show() 问题: 一个必经点的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 3, 6, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度:...7 算法：一个必经点的最短路径是分解为起点至必经点和必经点至终点求最短加权路径和最短加权路径长度，然后合并得到经过必经点的最短加权路径和最短加权路径长度。

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基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

比其他节点更“浅”（也就是说，有更短的测地距离）的节点有更高的紧密度。在网络分析中，紧密度倾向于表示最短路径长度，因为这样会有更多的中心节点赋予更高的值，而且通常与其他度量（比如：度）相联系。...接近中心性需要考量每个结点到其它结点的最短路的平均长度。也就是说，对于一个结点而言，它距离其它结点越近，那么它的中心度越高。...图：各个节点的偏心距查看节点到另一节点或其他节点的最短路径查看节点到另一节点或其他节点的最短路径的长度紧密中心性：越大说明中心越强。...中求最大连通子图的实现都是基于有向图的，所以在读取数据的时候，添加边的时候都是双向的，这样保证求出来的最大连通子图和无向图是一样的。’’’ ...(G, source='Jon')# 查看最短路径的长度 print(path_length) #6 计算图中节点的紧密中心性 close = nx.closeness_centrality

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无限制条件的最短路径

minWPath1=nx.dijkstra_path(gAnt,source=0,target=17)#顶点0到顶点17的最短加权路径 #两个指定顶点之间的最短加权路径的长度 lMinWPath1=nx.dijkstra_path_length...(gAnt,source=0,target=17)#最短加权路径长度 print("\n问题1: 无限制条件") print("S 到 E 的最短加权路径: ",minWPath1) print("S...到 E 的最短加权路径长度: ",lMinWPath1) edgeList = [] for i in range(len(minWPath1)-1): edgeList.append((minWPath1...,edgelist=[(11,12)],edge_color='r',width=2.5)#设置边的颜色 plt.show() 问题1: 无限制条件 S 到 E 的最短加权路径: [0, 2, 5,...10, 11, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 6 算法：无限制条件的最短路径是在无限制条件下求两个指定顶点之间的最短加权路径和最短加权路径长度。

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禁止点或禁止边的最短路径

删除顶点 gAnt.remove_edge(13,17)#删除边(13,17) minWPath1=nx.dijkstra_path(gAnt,source=0,target=17)#顶点0到顶点17的最短加权路径...lMinWPath1=nx.dijkstra_path_length(gAnt,source=0,target=17)#最短加权路径长度 print("\n问题: 禁止边的约束") print("S...到 E 的最短加权路径: ",minWPath1) print("S 到 E 的最短加权路径长度: ",lMinWPath1) edgeList=[] for i in range(len(minWPath1...plt.show() 问题: 禁止点或禁止边的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 3, 6, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 7 算法：禁止点或禁止边的最短路径是从图中删除对应的禁止点或禁止边求最短加权路径和最短加权路径长度...拆边法求最短路径. 工科数学.

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一文综述数据科学家应该了解的5个图算法

有3个连通分支的图我们都知道聚类的原理，可以将连通分支(Connected Components)视为一种硬聚类算法，然后在相关或连接的数据中查找聚类或孤岛。...我不会讨论很多算法原理，但是会使用 Networkx 库来编写运行代码。应用比如在零售领域：假如有很多具有大量帐户的客户，我们就可以使用连通分支算法的找出不同的家庭。...该算法可以在不同的数据上运行，以应用在上面所说的例子。 2. 最短路径 ? 继续使用上面的例子，我们会获得一张包含德国城市和它们之间距离的图。我们希望找出从法兰克福（起始节点）到慕尼黑的最短距离。...解决该问题的算法称为Dijkstra。应用 Dijkstra算法变体在Google地图中广泛使用，用来找到最短的路线。...应用 Pagerank可以在想要估计网络中节点重要性的地方使用。它已被用于使用引文查找最具影响力的论文。

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一文带你入门图论和网络分析（附Python代码）

系统动力学也使用一些图理论 - 特别是循环。路径优化是优化问题的一个子集，它也使用图的概念。从计算机科学的角度来看，图提供了计算效率。...图论概念在本节中，我们将介绍一些对数据分析有用的概念（无特定顺序）。请注意，另外还有很多概念的深度超出了本文的范围。我们开始吧。平均路径长度所有可能节点对应的最短路径长度的平均值。...紧密中心性（Closeness Centrality） - 从某节点到所有其他节点的最短路径的平均长度。...中介中心性（Betweenness Centrality） - 某节点在多少对节点的最短路径上。这些中心性度量有不同变种，并且可以使用各种算法来实现定义。总而言之，这方面有大量的定义和算法。...对于上面使用的数据集，可以提出一系列其他问题，例如：在给定成本，飞行时间和可用性的情况下，找到两个机场之间的最短路径？作为一家航空公司，你们拥有一队飞机。你了解航班的需求。

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多个必经边的最短路径

) if lenPath<lMinWPath6: lMinWPath6=lenPath minWPath6=path print("\n问题...: 多个必经边、必经点的约束") print("S 到 E 的最短加权路径: ",minWPath) print("S 到 E 的最短加权路径长度: ",lMinWPath) edgeList = []...,pos,edgelist=[(2,4),(13,14)],edge_color='lime',width=2.5)#设置边的颜色 nx.draw_networkx_edges(gAnt,pos,edgelist...=[(11,12)],edge_color='r',width=2.5)#设置边的颜色 plt.show() 问题: 多个必经边、必经点的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 2, 4, 5,...6, 7, 8, 14, 13, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 13 算法：多个必经边的最短路径是遍历从起点到终点的简单路径，求满足必经边条件的最短路径，同时满足必经点约束条件

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图神经网络（01）-图与图学习(上)

图的直径（diameter）是指连接任意两个节点的所有最短路径中最长路径的长度。举个例子，在这个案例中，我们可以计算出一些连接任意两个节点的最短路径。...该图的直径为 3，因为没有任意两个节点之间的最短路径的长度超过 3。 ? image 一个直径为 3 的图测地路径（geodesic path）是指两个节点之间的最短路径。...计算图中的最短路径的方法有很多，包括 Dijkstra 算法，这是 networkx 中的默认算法。...更多有关最短路径问题的介绍请参阅：https://en.wikipedia.org/wiki/Shortest_path_problem 用空手道俱乐部图举例 nx.draw(G_karate, cmap...我们从每个节点一个聚类开始，然后合并两个「最近」的节点。但我们如何衡量聚类是否相近呢？我们使用相似度距离。令 d(i,j) 为 i 和 j 之间的最短路径的长度。 ?

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5大必知的图算法，附Python代码实现

一旦我们有了这些连接的边，就可以使用连通分量算法来对客户 ID 进行聚类，并对每个簇类分配一个家庭 ID。然后，通过使用这些家庭 ID，我们可以根据家庭需求提供个性化建议。...2、最短路径继续第一节中的例子，我们拥有了德国的城市群及其相互距离的图表。为了计算从法兰克福前往慕尼黑的最短路径，我们需要用到 Dijkstra 算法。...Dijkstra 是这样描述他的算法的：从鹿特丹到格罗宁根的最短途径是什么？或者换句话说：从特定城市到特定城市的最短路径是什么？这便是最短路径算法，而我只用了二十分钟就完成了该算法的设计。...一天早上，我和未婚妻在阿姆斯特丹购物，我们逛累了，便在咖啡馆的露台上喝了一杯咖啡。而我，就想着我能够做到这一点，于是我就设计了这个最短路径算法。正如我所说，这是一个二十分钟的发明。...介数中心性衡量了特定节点出现在两个其他节点之间最短路径集的次数。度中心性：即节点的连接数。

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【生物信息学】计算图网络中节点的中心性指标：聚集系数、介数中心性、度中心性

计算节点的聚集系数 CC(G): def CC(G): cc = {} # single_source_dijkstra_path_length 从点i到其他点的最短路径长度 #...，使用 networkx 库的 single_source_dijkstra_path_length 函数计算该节点到其他节点的最短路径长度，并将这些路径长度求和。...然后，通过计算 (节点总数 - 1) / 最短路径长度之和，得到该节点的聚集系数。 3....，使用 networkx 库的 all_shortest_paths 函数找到它们之间的所有最短路径，并对每条路径上的中间节点进行计数。...然后，通过计算每个节点的介数值（即通过该节点的最短路径数除以所有最短路径数的总和），得到节点的介数中心性。 4.

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小世界网络

小世界网络的判定准则有两个，分别是特征路径长度短，和高集聚系数。网络的特征路径长度是指在它的图表示中，两个节点的路径长度的平均值（这里路径长度指两节点间最短路径的长度）。...说白了，小世界网络指的就是虽然这个世界很大，人也很多，但是我要想找到远在千里之外的一个陌生人并不难，我大约只需找到6个中间人就可以了。也就是我们经常听到的六度理论。...3.2 网络直径网络直径指的是网络中最长最短路径的长度。 Facebook社交网络中的网络直径为：9。说明了在Facebook社交网络中，路径最长的用户和路径最短的用户相差了9个单位长度。...图4 度匹配图 #计算图的匹配性 g_ass=networkx.degree_assortativity_coefficient(G) print("图的匹配性："+str(g_ass)) 3.4 平均路径长度...#计算平均路径长度 g_average_path_len=networkx.average_shortest_path_length(G) print("平均路径长度："+str(g_average_path_len

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