我的for循环有问题，使用networkx查找子路径的最短路径长度
网络X（networkx）是一个用于创建、操作和研究复杂网络结构的Python库。它提供了丰富的图形理论和网络分析算法，可以用于解决各种网络问题，包括查找子路径的最短路径长度。
对于你的for循环问题，使用networkx查找子路径的最短路径长度，你可以按照以下步骤进行操作：
- 导入networkx库：
import networkx as nx- 创建一个有向图对象：
G = nx.DiGraph()- 添加节点到图中：
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])- 添加边到图中：
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5)])- 使用networkx提供的最短路径算法计算子路径的最短路径长度：
shortest_path_length = nx.shortest_path_length(G, source=1, target=5)其中，source是起始节点的标识，target是目标节点的标识。
- 打印最短路径长度：
print("子路径的最短路径长度为：", shortest_path_length)网络X还提供了其他强大的函数和算法来处理网络问题，如查找最短路径、查找所有节点对之间的最短路径、查找环路等。你可以根据实际需求选择合适的函数来解决你的问题。
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1回答
背景：
我在做聚合物模拟。我正在尝试使用networkx来计算系统中的链数。系统内的分子等于节点，键等于节点之间的连接。
我尝试过的：
我用networkx.chain_decompostion来计算链的数目。
import networkx as nx
info = nx.chain_decomposition(G)
问题：
我发现它只找到闭环的链，比如A1-A2-A3-A1。
然而，仍然有许多链是不关闭的，如A1-A2-A3。
有一个简单的方法来收集这两种类型的链条。谢谢!
浏览 0提问于2018-10-11得票数 1
回答已采纳
在networkx中是否有一个函数/方法来识别在给定(可选加权)距离内的所有祖先/后代？
例如，能有效地产生与下面的函数相同的结果的东西？
import networkx
g = networkx.DiGraph()
edges_with_atts = [(1, 2, {'length':5}),
(1, 3, {'length':11}),
(2, 4, {'length':4}),
(2, 5,{'length':7})]
g.ad
浏览 6提问于2016-10-08得票数 2
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我使用的是python 2.7和networkx。
我有一个相当大的网络，我需要找到起点和目的地之间的所有路径(不仅仅是最短路径)。由于我的网络很大，我想在一些限制条件下加快速度，例如路径长度、成本等。
我正在使用networkx。我不想使用all_simple_paths，因为使用all_simple_paths之后，我必须根据路径长度(其中的节点数)或路径的成本(基于弧成本)来过滤所有路径。过滤所有路径对于大型网络来说是非常昂贵的。
我真的很感谢任何人的帮助。
浏览 16提问于2016-09-15得票数 0
4回答
我是使用NetworkX的初学者，我正在尝试找到一种方法来检测哪些节点彼此之间的距离为x。我已经开始使用这个算法来获得所有配对
path=nx.all_pairs_dijkstra_path(G)
但是我仍然不确定如何使用for循环来检测节点之间的距离。
如果能帮上忙我会很感激的。谢谢
浏览 0提问于2016-10-17得票数 12
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如何使用Floyd-Warshall算法获得从顶点1到顶点10的每条具有相同权重的最短路径？我设法得到了从顶点1到顶点10的所有最短路径的总数。
public static int[][] shortestpath(int[][] adj, int[][] path, int[][] count) {
int n = adj.length;
int[][] ans = new int[n][n];
copy(ans, adj);
// Compute incremently better paths through vertex k.
for (i
浏览 5提问于2018-04-18得票数 3
1回答
我正在尝试寻找通过图中指定节点的最短路径(A -> B -> C而不只是A -> C)。目前，我的代码将返回最短路径，而不是遍历所有指定的节点。
代码：
from networkx import DiGraph
from networkx.algorithms.shortest_paths import multi_source_dijkstra
graph = {'c1': {'c2': 4, 'L1': 3},
'c2': {'c1': 4, 'c3': 3
浏览 26提问于2020-05-31得票数 0
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1回答
网络x中最短路径长度的标准差
、、、、
networkx.average_shortest_path_length(G)给出了图G中所有节点对之间的最短路径的平均值。我想要所有这些最短路径长度的标准差。networkx包中有内置的方法吗？ 我知道使用nx.all_pairs_shortest_path_length(G)，它给出了所有最短路径长度的字典。我希望networkx有一些内置的方法，因为它已经有了计算平均值的方法。
浏览 20提问于2019-06-14得票数 0
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1回答
网络x图与弗洛伊德战争
、、、、
我是Python的新手。我有一个类似于这个的映射，我希望使用网络x创建从每个节点到每个其他节点的最短路径。
shp = nx.read_shp("../Shapefiles/Shapefiles/Station_in_Corridors/Group_1.shp")
G = nx.DiGraph()
for data in shp.edges(data = True):
G.add_edge(data[0],data[1],weight = data[2]["Length_Km"])
nx.floyd_warshall(G)
pos = nx.sprin
浏览 2提问于2018-11-23得票数 0
2回答
我有一个小问题要解决。我很乐意想出最优的解决方案，我认为递归可能是这里最好的选择。如果你认为我的解决方案是理想的，或者你认为有更好的方法，请告诉我。
问题是:我有一个城市清单。我想要的算法是确定一个城市来自华盛顿特区多少度。每个城市都有一张通过它的高速公路的清单。如果一个城市与华盛顿特区共享任何高速公路，那么它离它只有1度。如果一个城市不与华盛顿特区共享一条高速公路，而是与一个距离华盛顿特区1度的城市共享一条高速公路，那么该城市就在2度之外，其子。
我正在考虑建立一个公路清单，每条公路都应该有一个清单，列出所有经过的城市。然后我遍历所有穿过华盛顿特区的高速公路，每一条高速公路，我查看所有经过的
浏览 3提问于2014-06-16得票数 1
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1回答
我有一个有5个节点的完整图G，我必须找到G(随机选择的节点)的直径，并用红色绘制这个直径。我如何使用Networkx和Python来做到这一点？这些是我的尝试。另外，我需要说的是它们更多，但唯一的区别是我尝试使用其他函数(子图，算法节奏等)而不是最短路径。另外，我需要解释随机节点意味着您随机选择直径的起点
import networkx as nx #1 attempt
G = nx.complete_graph(5)
dg = nx.shortest_path(G)
edge_colors = ['red' if e in dg.edges else 'bla
浏览 0提问于2021-05-13得票数 1
1回答
我正在尝试解决TSP的一个修改版本。在我的版本中，允许多次访问一个城市，只要路径是最短的，而且，只有子集的城市是强制访问的，例如，如果路径较短，您可以通过其他城市访问所有子集的城市，但如果路径较短，则可以忽略其他城市。NetworkX有大约使用dwave_networkx.algorithms.tsp.traveling_salesperson的传统TSP的解决方案，但我在解决这个问题上遇到了麻烦。一种简单的方法是找到子集城市的所有可能的组合，并检查哪一个具有最短的总路径长度，但该解决方案对于尝试每个组合将具有n^2的复杂性，加上为每两个城市寻找最短路径的复杂性。那么，我应该用什么来使用Net
浏览 74提问于2020-03-01得票数 0
我有一个任务，要求我计算出一个完整的无向图的最短路径。该问题给出了一个完整的无向图，基本算法(BFS和DFS)可以提供最短路径。考虑到BFS是一个完全无向图，我想知道使用BFS还是DFS是否会产生相同的输出。
浏览 5提问于2021-05-12得票数 0
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1回答
我有一组原点坐标，我想要计算它们之间的最短路径。
我的原点坐标有时位于一条长直线的中间。然而，由OSMnx/networkx计算的最短路径不会考虑中间边到最近节点路径。
在OSMnx或networkx中是否有现成的函数，可以用来查找在道路中间的最短路径？
如果没有这样的功能，我正在考虑使用以下步骤。
获取最近的原点和目的地的边缘
获取最近边的节点:假设(a，b)表示原点，(c，d)表示目的地
计算四种可能组合的距离: a->c，a->d，b->c，b->d
项目起源/目的地位于它们最近的边缘上:让我们称它们为o1和e1
计算距离o1->a，o1
浏览 0提问于2019-04-09得票数 3
我从一个shapefile创建了一个图表。我想
导入边的长度作为边的属性
向节点添加权重
这是针对最短路径问题的。在节点上添加权重是为了影响搜索路径。
我正在使用networkx。有更好的库来解决这个问题吗？
谢谢。X
浏览 1提问于2019-04-25得票数 0
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嗨，有人知道如何找到从某个节点到某个节点的距离吗？
test.json文件包含所有的坐标，但不确定如何找到路径的总距离，如果给我开始和结束节点。
如果从起点到终点的总米超过10米的话，我想把路径分开。
例如，( and )如果A到C超过10米，那么我想有两条不同的路径，比如A和C。
下面是我如何创建从json文件中获取的图形。如果我使用了错误的方式，请你评论一下:D。
import matplotlib.pyplot as plt
import momepy
import networkx as nx
roads = geopandas.read_file(r"c:\users\cyn
浏览 10提问于2022-08-17得票数 0
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2回答
NetworkX全最短路径算法与枕floyd What算法有什么区别？有什么理由选择一个而不是另一个呢？哪个最快？
浏览 7提问于2014-05-05得票数 4
3回答
我正在使用networkx来处理图形。我有一个很大的图(里面有近200个节点)，我试图找到两个节点之间的所有可能的路径。但是，据我所知，networkx只能找到最短路径。我怎样才能得到最短路径，而是所有可能的路径？
UPD:每个节点路径只能包含一次。
UPD2:我需要一些类似find_all_paths()函数的东西，如下所示: python.org/doc/essays/graphs.html，但是这个函数不能很好地处理大量节点和edged =(
浏览 2提问于2010-04-09得票数 9
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我有一个图表
G=nx.Graph()
和它的边缘
G.add_edge('a', 'b')
G.add_edge('a', 'e')
G.add_edge('b', 'c')
G.add_edge('c', 'd')
G.add_edge('d', 'e')
G.add_edge('e', 'g')
G.add_edge('g', 'f')
G.add_edge('
浏览 0提问于2014-11-12得票数 1
1回答
我读过以下几个字：
要使动态规划适用，一个问题必须具备两个关键属性:最优子结构和重叠子问题。如果一个问题可以通过组合不重叠子问题的最优解来解决，这种策略称为“分而治之”。这就是为什么合并和快速排序不属于动态规划问题的原因。
我有三个问题：
为什么合并和快速排序不是动态规划？我认为合并也可以分为小问题和小问题，然后做同样的事情等等。
Dijkstra算法是否使用动态算法？
是否有使用动态规划的应用实例？
浏览 1提问于2013-03-24得票数 16
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你好，我正在使用networkx库，我已经创建了图形，但是我在查找多个目标和目标值方面有问题，因为目标必须与给定目标值中的子字符串匹配。例如:节点=‘C 0111’，‘N 6186’，‘C 5572’，‘N 6501’，‘C 0850-IASW-NO01’，‘C 1182-IUPE-NO01’边=(‘C 0111’，'N6186')，(‘N 6186’，‘C 0850-IASW-NO01’)，(‘C 0111’，'C5572')，(‘C 5572’，'N6501')，(‘N 6501’，'C1182-IUPE-NO01')
问题:
浏览 9提问于2022-11-30得票数 1
1回答
我刚刚阅读了Dijkstra的使用双向搜索的最短路径算法的NetworkX实现(at )。这个方法的终点是什么？
浏览 2提问于2016-03-03得票数 8
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1回答
背景
我在一个有向加权图上执行一个迭代流量分配(ITA)，图的节点为12k，边为25k。在ITA中的四个迭代的每一个阶段，我都必须找到一个原点和一组目的地之间的最短路径(即所有的原点)。伪代码如下所示：
for iteration in iterations:
for origin in origins:
paths = find the shortest paths between origin and destinations
for destination in destinations:
for each edge bet
浏览 1提问于2020-09-26得票数 0
1回答
为网络中的每对寻找最短路径
、、、、
我在csv文件中有一个从父到子的有向边列表，如下所示：
parent child
0 7 4847454
1 7 14823924
2 7 31208539
3 7 32584634
4 7 54293428
我想找出网络中每对可能的节点之间的最短路径。我怎么能这么做？我不确定在这种情况下哪个包是最好的(networkX、igraph等)
浏览 1提问于2019-12-12得票数 1
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我想问，是否有人可以解释参数、k、和端点的含义，它们可以用于networkx模块中的中间性算法。
以下是networkx中中间性度量的源代码。
浏览 1提问于2016-03-13得票数 0
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2回答
如何更有效地计算全局效率？
、、、、
我已经创建了一些代码来计算加权全局效率，但是，代码运行时间太长。我需要让代码变得更有效率，或者我需要找到一种更有效的方法来计算大型数据集(最多6000点)。 我已经对代码进行了大量的编辑，并尝试了igraph (没有用于加权全局效率的函数)，但没有任何东西能让它足够快，让我无法完成计算。我当前的代码都显示在下面 import networkx as nx
import numpy as np
from networkx import algorithms
from networkx.algorithms import efficiency
from networkx.algorithms
浏览 49提问于2019-06-12得票数 1
1回答
我有一个非常大的网络(来自整个国家的公路网)，我将其加载到networkx中以计算点之间的距离。如果我只想知道两个点之间最快的路径，这个方法很好，而且非常快。然而，我也想知道路线的选择(如果一条路线是1000公里，我也想知道1010,1018,1032和1042公里的选择)。我想过使用networkx的all_simple_paths函数，但这真的很慢，而且需要几天的时间才能运行。有没有人能建议一种替代方法？
谢谢!
浏览 1提问于2018-08-28得票数 0
是否有可能在ArangoDB中找到最短路径的许多变体？我需要找到许多变体，比如第一个路径距离2，第二个路径距离3等等。
是否有OOB包含算法？我想指定在搜索结果中必须找到的节点。
是否支持向量权重？我的意思是，权重的特征是一个数组，其中权重按优先级顺序排列。
提前谢谢。
浏览 1提问于2017-10-28得票数 1
我们知道Bellman Ford是一个寻找负循环的算法。这里是Bellman Ford输入的算法:给定一个图G(V，E)，w(e)是权重输出:如果存在负循环，则返回Yes。
1: set d(s) = 0 and d(v) = 1 for all v (- s
2: for i = 1 ... n-1 do
3: for every edge (u, v) in G do
4: if d(v) > d(u) + w(u,v) then
5: d(v) = d(u) + w(u,v)
6: end for
7: end for
8: f
浏览 0提问于2014-06-26得票数 1
1回答
六度分离算法
、、
我遇到了一个问题，我们需要使用最短路径来计算朋友之间的分离度。我想到了dfs方法，然后从每一个朋友那里，我必须创建一个新的列表来计算出最小的列表。我正在考虑Trie数据结构来保存朋友和他们的朋友，但是有没有任何简单的方法来解决它，任何指导都是感激的。 这是我得到的java类。 import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* Implement the function in this class that will
*/
public class FriendFi
浏览 64提问于2020-01-03得票数 1
1回答
我正在上课程，其中一个问题是：
假设P≠NP。考虑具有非负边长的无向图。下列哪一个问题可以在多项式时间内解决？
提示:哈密顿路径问题是:给定一个具有n个顶点的无向图，确定是否有一条(无圈的)n-1边完全访问每个顶点一次的路径。你可以利用哈密顿路径问题是NP-完全这一事实。从哈密顿路径问题到下面四个问题中的三个问题，有相对简单的简化。
对于给定的源s和目标t，计算具有n-1边的最短s路径的长度(如果不存在这种路径，则计算+∞)。允许路径包含循环。
在图的所有生成树中，用尽可能最少的叶子数计算一棵树.
在图的所有生成树中，用最小可能的最大度计算一棵树。(回想一下，顶点的程度是入
浏览 0提问于2019-01-08得票数 0
嗨，我在为这个问题而挣扎。其内容如下：
设计一种算法，在加权有向图G= (V，E)中求最小权环(即图中所有圈的最小边权和)。简要说明运行时和空间的复杂性。假设所有的边都是非负的。它应该在O时间内运行。提示:对Dijkstra的算法使用多次调用。
我已经看到了使用弗洛伊德-沃尔的解决方案，但我想知道我们将如何使用Dijkstra，以及如何在给定的时间限制内做到这一点。
我有几点困惑：
首先，我们如何知道图中有多少圈，以及如何检查这些循环？
还有，为什么会是E_？根据我的理解，你应该遍历所有的顶点，因此使它成为？
这是为了我的个人学习，所以，如果任何人有他们可以使用的例子，
浏览 4提问于2017-11-26得票数 0
我有一个由未加权边构建的图(A)，我想计算我的主图(A)中最大连通图(giantC)的平均最短路径长度。然而，到目前为止，该脚本已经运行了3个多小时(在Colab和本地进行了尝试)，无论是对于diameter还是对于average_shortest_path_length，都没有输出任何结果。
我使用的是networkx==2.5、python==3.6.9
这是我的脚本
import logging
import networkx as nx
from networkx.algorithms.distance_measures import diameter
from networkx.a
浏览 68提问于2021-05-12得票数 0
2回答
示例：
给出了随机数[1,5,1,1,3,10,5,4,2,1]、测试元素N=10 at index 5和MIN=20的列表。
最短的子列表(包括带有10的total>20 )显然是具有total=22和size=4的列表[3,10,5,4]。
问题：
怎样才能有效地找到这样一个子列表呢？
编辑：
可能有不同的子列表，它们满足“最短”条件。[10,5,4,2]和[3,10,5,4]一样短，也是一个有效的结果。本问题中的A“子列表”是原始列表中的连续项块。[5,10,5,4]不是有效的子列表(我会称它为子集)。
浏览 1提问于2011-03-04得票数 1
回答已采纳
我有一个不同位置的图表：
import networkx as nx
G = nx.Graph()
for edge in Edge.objects.all():
G.add_edge(edge.from_location, edge.to_location, weight=edge.distance)
地点(节点)有不同的类型(厕所、建筑入口等)我需要找到最短的方法从某个给定的位置到任何特定类型的位置。(例如:从给定节点查找最近的入口。)
在没有循环的情况下，Networkx库中有解决这个问题的方法吗？类似于：
nx.shortest_path(
G,
sour
浏览 1提问于2018-06-06得票数 8
回答已采纳
5回答
给定一个图G，一个节点n和一个长度L，我想收集长度为L的所有(非循环)路径。
你有任何关于如何处理这个问题的想法吗？
到目前为止，我的图形是一个networkx.Graph实例，但我并不真正关心是否推荐使用例如igraph。
非常感谢!
浏览 0提问于2012-08-04得票数 3
回答已采纳
对于这个问题，我能想到的唯一区别是，在中，我需要找到图中所有顶点的最小排列，而在最短路径问题中，没有必要考虑所有的顶点，我们可以在状态空间中搜索最小路径长度路由，任何人都可以提出更多的差异。
浏览 4提问于2011-10-14得票数 37
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1回答
图中的最短路径
、、
给定一个具有N (1 <N≤1000)个顶点和正权的无向图G。找出从顶点1到顶点N的最短路径，或者声明该路径不存在。
提示:在每个步骤中，在尚未检查的顶点中，找到从顶点1到它的最短路径的顶点，选择从顶点1到它的路径最短的顶点。
我在topcoder上发现了这个问题，我认为应该使用Dijkstra的算法，但这篇文章是关于动态编程的，而Dijkstra是一个贪婪的算法。
谁能告诉我解决这个问题的最好方法。
谢谢
浏览 3提问于2016-07-28得票数 1
2回答
网络中的约束短路径算法？
、、、
我正在使用networkx处理最短路径问题。我主要是使用。我在想，用当前版本的networkx，是否可以限制最短路径的计算？
下面的示例生成了A和G之间的这两条最短路径：
左边的图片显示了最小化“length”属性时的最佳路径，而右边的图片显示了最小化“高度”属性时的最佳路径。
如果我们计算这些路线的统计数据，我们得到：
Best route by length: ['A', 'B', 'E', 'F', 'D', 'G']
Best route by height: ['A
浏览 9提问于2021-05-24得票数 10
1回答
我使用networkx并试图找到图中所有长度为3的路径，特别是有三条边的路径。我试图在networkx文档中找到一些关于算法的信息，但我只能在图中找到最短路径的算法。如果最短路径是14 -> 15 -> 16，我能否找到通过特定节点的路径长度，例如通过节点14 -> 11 -> 12 -> 16的路径？下面是一个示例的图表图像：
浏览 1提问于2015-01-23得票数 11
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下面是在networkx中使用Python2.7通过调用返回betweenness_centrality来创建一个非常简单的图形的代码：
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1,3])
G.add_edge(1,2)
G.add_edge(2,3)
G.add_edge(1,3)
G[1][2]['weight']=4400
G[2][3]['weight']=4100
G[1][3]['weight']=1500
print nx.betweenness_centrali
浏览 19提问于2016-08-02得票数 1
1回答
最长最短路径(不完全)
、、、
在我的学士论文中，我遇到了以下问题(解决可能对论文的实际问题有用的问题)。我有一个带有顶点V和来自V的两个顶点的加权有向图G，起始t和目的地t。我最多只能移除k顶点。我需要找到顶点，在调整后的图中，删除顶点将最大化从s到t的最短路径的成本(长度)。
我想，这个问题以前应该在文献中得到解决，但是我没有找到相关的文章。如果有任何相关文献的链接，我将不胜感激。
浏览 1提问于2017-02-28得票数 3
我目前正在研究Bellman算法，出现了一个疑问。据我所知，Bellman算法从它的来源创建最短路径，如果图中有一个负循环，它返回true，算法停止，另一方面，它用最短路径返回false。
我现在的问题是，该算法是避免了图中创建最短路径的正循环，还是没有考虑到它们(因而落入了它们的陷阱)？
提前感谢！
浏览 4提问于2022-01-12得票数 1
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1回答
我创建了一个如下所示的图表。但是，我想用最短的距离(A)来分层排列图。换句话说，C，B，D，E都应该是水平对齐的，因为它们都是离A的所有1条边(最短路径)，那么F，G，H应该在下一个水平，因为它们都是2条边，等等。
我喜欢图形的外观，所以理想的解决方案是保持这种可视化风格。
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import pydot
from networkx.drawing.nx_pydot import graphviz_layout
from IPython.display import Image, d
浏览 8提问于2021-02-12得票数 0
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1回答
我试图在摩尔附近建立一个长方形图。在此范围内，我正在寻找最短路径(nx.shortest_path)，但变得奇怪(Zig Zag)。
。
我很确定，原因是我如何构建图表，但找不到问题。
首先，我构建了网格和节点：
#Building the Grid and the nodes
resolution = 1
length = 10
index = 0
xGrid = np.arange(0, length+1, resolution)
yGrid = np.arange(0, length+1, resolution)
G = nx.Graph()
print(xGrid)
meshNumb
浏览 1提问于2017-11-15得票数 3
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1回答
在Bellman Ford的最短路径查找算法中，测试"v.d > u.d + w(u，v)“是如何检测负重循环的？有人能举个例子解释一下吗？
伪码：
来源：
浏览 6提问于2022-06-24得票数 0
2回答
我在LightOJ中发现了一个问题，该问题是在从节点1到节点n的图中找到第二条最短路径(图中有n个节点标记为1到n)。现在，问题说我可以回溯找到第二条最短的路径。其中一个例子如下：
边缘从节点1到2，花费100。
边缘从节点2到3，花费300。
边缘从节点1到3，成本50。
这个测试的答案是150，这个路径1->2->1->3。我知道Dijkstra算法。但我找不到任何关于怎么做的事。我很抱歉，如果这是老话题，但我当我搜索它，我找不到任何东西。
更新:我读了这个问题。我的问题和它不同，因为在这个问题中，我可以使用边缘两次。我将从节点1转到2，然后返回到1。
浏览 1提问于2016-06-28得票数 3
使用库，我定义了一个MultDiGraph。然后计算出两个给定节点之间的最短路径。因为我的图有平行边，所以我想知道构成最短路径的边的键。下面是一个例子：
import networkx as nx
G = nx.MultiDiGraph()
G.add_edge('a', 'b', key=0, weight=1)
G.add_edge('a', 'b', key=1, weight=2)
G.add_edge('b', 'c', key=0, weight=1)
shortest_path =
浏览 5提问于2022-02-24得票数 0
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1回答
最宽路径和最长路径问题有什么区别？更具体地说，为什么前者可以通过找到最大生成树来解决，而后者却不能。我知道在绘制最大生成树时，很明显，它不一定包含最长的路径，但我无法思考这两个问题之间的区别，这两个问题使这一事实成为现实。
谢谢。
浏览 2提问于2014-08-12得票数 1
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