Networkx -获取Dijkstra路径中的边缘属性
Networkx是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了丰富的功能和算法，包括图的构建、节点和边的属性设置、网络分析和可视化等。
在使用Networkx计算Dijkstra路径时，可以通过访问边缘属性来获取路径中的边缘属性。Dijkstra算法是一种用于计算最短路径的算法，它可以在带有权重的图中找到两个节点之间的最短路径。
以下是获取Dijkstra路径中边缘属性的步骤：
- 创建一个有向或无向图：
import networkx as nx
G = nx.Graph() # 创建一个无向图- 添加节点和边，并设置边缘属性：
G.add_edge('A', 'B', weight=4, distance=10) # 添加一条连接'A'和'B'的边，设置权重和距离属性
G.add_edge('B', 'C', weight=2, distance=5)
G.add_edge('A', 'C', weight=6, distance=15)- 使用Dijkstra算法计算最短路径：
path = nx.dijkstra_path(G, 'A', 'C') # 计算从节点'A'到节点'C'的最短路径- 遍历路径中的边缘属性：
for i in range(len(path)-1):
source = path[i]
target = path[i+1]
edge_data = G.get_edge_data(source, target) # 获取边缘属性
weight = edge_data['weight'] # 获取权重属性
distance = edge_data['distance'] # 获取距离属性
print(f"Edge from {source} to {target}: weight={weight}, distance={distance}")上述代码中，我们首先创建了一个无向图，并添加了几个节点和边，每条边都设置了权重和距离属性。然后使用Dijkstra算法计算从节点'A'到节点'C'的最短路径，并遍历路径中的边缘属性，打印出每条边的权重和距离属性。
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1回答
我试图在加权图中求出最短路径
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
g = nx.Graph()
g.add_edge(131,673,weight=673)
g.add_edge(131,201,weight=201)
g.add_edge(673,96,weight=96)
g.add_edge(201,96,weight=96)
nx.draw(g,with_labels=True,with_weight=True)
plt.show()
为了做到这一点，我使用
nx.shortest_path(g,source=13
浏览 24提问于2019-12-15得票数 5
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当我想通过timedelta-weighted图在networkx中计算最短路径时，如下所示
import networkx as nx
from datetime import timedelta
G = nx.DiGraph()
G.add_edge(1, 2, timedelta=timedelta(seconds=1))
G.add_edge(2, 3, timedelta=timedelta(seconds=1))
G.add_edge(1, 3, timedelta=timedelta(seconds=3))
nx.single_source_dijkstra(G, 1,
浏览 12提问于2022-02-21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
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
我正在使用Python 3和Networkx1.11。
我制作了一个加权图，在边和一些节点上有权重，但是当我计算最短路径的权重时，没有考虑节点的权重(下面的代码)。
有人知道如何确保节点权重被考虑吗？
谢谢!相同的
import networkx as nx
from matplotlib import pyplot as plt
# Set up a station map
all_stations = ['a','b','c','d','e']
interchange_stations = ['b&
浏览 0提问于2018-03-06得票数 1
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我正在尝试更改python包NetworkX中的dijkstras算法所访问的节点之间的边的颜色。此项目中使用的grap是内置的nx.karate_club_graph() 如果我有它的代码，预期的结果是被访问节点之间的边的颜色将是红色。当前结果是高亮显示所有可见节点，但边为默认黑色。 我看过堆栈溢出中关于改变边缘颜色的不同解决方案，但我就是不能让它们在我的特定场景中工作。 这是我写的代码。 import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.karate_club_graph()
nodes = G.nodes()
浏览 24提问于2021-03-24得票数 0
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因此，我有一个无向图，由有权的边组成(一个相似的分数)。我正在运行networkx的加权edge_betweenness_centrality算法，并取得了一些结果。
然而，我认为该算法需要距离才能正常工作，因为它是基于最短路径距离计算的。不幸的是，在阐明这一点方面缺乏，所以我想问一下，是否真的有人能证实这一点。
浏览 1提问于2020-10-22得票数 0
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我有一个问题，我有一个有向(或无向)非加权图，我需要找到从s-t的简单路径。唯一的复杂之处在于，我需要避免某些标记为红色的节点。 我找到了python NetworkX图形库，发现它非常合适。我想用networkx.dijkstra_path() (或者也可以使用bfs函数)来查找最短路径。 在这段代码中，我构建了一个非常简单的图，并找到了从s=0到t=4的路径： import networkx
G = networkx.Graph()
for i in range(5):
G.add_node(i)
# from zero
G.add_edge(0,1)
G.add_edg
浏览 52提问于2020-11-02得票数 0
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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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2回答
我想用NetworkX库实现一个最短路径算法。在我的例子中，我的权重函数从其他边缘属性派生出该值。因为权重是一个计算值，所以我不想将其存储为额外的属性，以避免复杂的情况，例如，当其他属性发生变化时更新该值。然而，NetworkX的似乎需要权重才能成为边缘数据密钥。
所以我想知道是否有可能不存储值？我的理想情况是为算法指定一个自定义的权重函数。
浏览 1提问于2011-05-03得票数 3
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给出了有向图G、源节点s、目标节点t和权函数f。是否可以使用networkx计算s-t之间的所有最短路径，而不添加权重作为边缘属性？
对于一条最短的路径，我使用
shortest_path = nx.single_source_dijkstra(G, source=s, target=t, weight=f)
我知道，如果我将权重作为边缘属性添加，我可以使用
all_shortest_paths = nx.all_shortest_paths(G, source=s, target=t, weight='weight', method='dijkstra')
是
浏览 34提问于2021-10-07得票数 1
1回答
我有我自己的东西，比如意大利香肠。我有一个来自每个意大利香肠的边缘列表和一个意大利香肠列表。然后，我使用networkx构建了一个图。我在试着找出从一个意大利香肠到另一个意大利香肠的最短路径的权重。然而，我得到了一个错误，它跟踪networkx的内部内容，如下所示：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "pizza.py", line 437, in shortestPath
cost = nx.shorte
浏览 0提问于2010-11-18得票数 3
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我有汽车，城市和路线。每个城市都是一个节点。每条路都是由一辆汽车产生的一条路。
不同的汽车会有不同的道路，有时道路可能会相交(这意味着不同的汽车在它们的道路上发现了相同的城市)，有时不是。
我会把所有的城市和所有不同的道路都画成一幅图，然后用圆滑的方式画出这幅图。示例：
List of cities: CityA -CityB -CityD -CityZ -CityK
List of cars: Car1, Car2
Routes:
Car1 will have a path through cityA - cityB - cityD this path will be colored
浏览 1提问于2020-05-04得票数 1
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1回答
我在使用Networkx计算Djisktra在Python中的最短路径时遇到了问题。我只想画出贾德斯特拉方法返回的最短路径，因为要绘制的节点和边太多了。
我已经有了：
A = nx.dijkstra_path(g,'source','target')
效果很好。在那之后我有：
noCor = ["blue" if n in A else "red" for n in g.nodes()]
pos = nx.spring_layout(g)
nx.draw_networkx_nodes(g, pos=pos, node_color=
浏览 2提问于2015-05-20得票数 3
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我正在使用networkx做一些工作，并使用了两种最短路径算法，即：
shortest_path(G[, source, target, weight])
dijkstra_path(G, source, target[, weight])
我知道dijkstra_path(G, source, target[, weight])函数基于dijkstra的最短路径算法。我想知道shortest_path(G[, source, target, weight])函数所基于的源算法。我需要它，因为我必须报告我使用的算法。我搜索过一些像和这样的堆叠溢出页面，但它们没有完全回答我的问题，我还仔细
浏览 6提问于2014-07-28得票数 2
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在networkx multigraph中，我存储了不同值的字典(在下面的示例中是a和b)。如何评估最短路径算法(例如，Dijkstra)的权重(例如lambda或key)？对于评估，它是a或b。
import networkx as nx
G = nx.MultiGraph()
G.add_edge('a', 'b', weight_dict={'a' : 1, 'b': 2})
G.add_edge('a', 'b', weight_dict={'a' : 10, 'b
浏览 1提问于2020-10-12得票数 0
在NetworkX (python)中将列表中的边添加到图中会改变边的顺序，这在绘制图时会给我带来问题。例如：
import networkx as nx
airports = ['A','B','C']
edgelst = [['C','B'],['A','B'],['A','C']]
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(airports)
G.add_edges_from(edgelst)
如果我检查网络中现有的
浏览 20提问于2017-03-18得票数 4
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我已经问过你关于在使用NetworkX搜索加权图中的最短路径时添加额外约束的问题
示例图表：
G.add_edge(A, B, weight=1)
G.add_edge(B, C, weight=2)
G.add_edge(A, C, weight=1)
..
..
..
G.add_edge(Y, Z, weight=6)
所以，现在我想找到从A到F的最短路径，包括一些点，例如: C，L，G，R(排序没有意义)。如何使用NetworkX做到这一点。
谢谢!
浏览 3提问于2014-03-12得票数 0
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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我有一个从S到T的有向图。
我想找出路线(S，A，C，E，T)和它的容量之和(1 +2+3+1= 7)，所以和是最大的。
我试过networkx.algorithms.flow.ford_fulkerson，但我不知道如何得到从S到T的单向方向。
我的环境：
Ubuntu 12.04
Python 2.7.8
NetworkX 1.9
Matplotlib 1.4.0
example.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pylab as p
import networkx
浏览 4提问于2014-08-31得票数 1
4回答
转弯最少的最短路线
、、、
我有一个要求产生最短的路线。第一个适合我需求的解决方案是Dijkstra的算法，因此我实现了相同的(Java)。后来，我不得不修改实现，以生成最短的路径“有最少的转弯”。经过一些头晕目眩之后，我想出了一个解决方案，尽管在现有的Dijkstra算法实现中添加了许多条件。现在我的问题是，是否有一个更好的方法来解决这个问题(比如，任何已经这样做的现有算法)？我的解决方案包括在路由计算迭代中在每个节点中存储额外的旋转信息，并在回溯路由时使用该信息。
浏览 7提问于2016-02-03得票数 0
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4回答
“弗洛伊德-沃尔”算法“和”Dijkstra的算法“”之间有什么区别，哪种算法是图中最短路径的最佳选择？
我需要计算网络中所有对之间的最短路径，并将结果保存到一个数组中，如下所示：
**A B C D E**
A 0 10 15 5 20
B 10 0 5 5 10
C 15 5 0 10 15
D 5 5 10 0 15
E 20 10 15 15 0
浏览 20提问于2009-12-04得票数 27
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>>> import networkx as nx
>>> g = nx.Graph()
>>> g.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5], carved=False)
>>> g[1]
{}
>>> nx.get_node_attributes(g, "carved")
{1: False, 2: False, 3: False, 4: False, 5: False}
>>>
当我输入'g1‘时，我不应该得到“雕刻”属性吗？以下工作：
浏览 0提问于2017-07-25得票数 2
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1回答
对于Boost库和c++语言，我都是新手。
我已经使用Boost创建了一个图，并添加了顶点和边，并在graphviz中输出了该图。
现在，我想执行从一个顶点到图中所有其他顶点的广度优先和深度优先搜索。
结果应该是从起始顶点到图中其他顶点的最短路径。
我如何在Boost中实现这一点？任何帮助都将不胜感激。
提前感谢你了。
我还添加了我的源代码供您参考。
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/g
浏览 0提问于2012-09-03得票数 1
我正在与一位朋友进行讨论，如果以下内容有效的话：
我们最近在一堂关于广度优先搜索的讲座中学到了。我知道这是Dijkstra的一个特例，其中每个边的权重都设置为1。假设现在给出一个图，其中边有一个以上的整数权值。然后，通过引入附加顶点并通过边与权1连接来修改这个图，例如假设我们有一个连接顶点u和v的权3边，然后引入虚顶点d1，d2，删除连接u和v的边，而添加权重1的边{u，d1}，{d1，d2}，{d2，v}。
如果我用这种方式修改我的整个图，然后应用宽度优先搜索，从一个原始的顶点开始，这不也是工作的吗？
非常感谢您提前！
浏览 9提问于2021-12-09得票数 2
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1回答
从图中删除边
、、、、
我用重量做了一个图表。我正在尝试移除节点1的重量。我删除了Node1，但它的重量仍然在那里。我怎样才能把重量也移除？我的代码：
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
G=nx.DiGraph()
i=1
#Adding nodes to graph
# "pos" is for the location of the nodes
G.add_node(0,pos=(0,5))
G.add_node(1,pos=(10,0))
G.add_node(2,pos=(5,-5))
G.add_node(3,pos
浏览 11提问于2022-01-18得票数 3
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1回答
边的重量没有显示出来
、、、
我试着用networkx制作这样的图形
当我试图绘制边的权重时，边1->2 (即2)的权重在我的图形中没有显示。
我怎么才能解决这个问题？
import networkx as nx
from matplotlib import pyplot as plt
DGraph = nx.DiGraph()
vertex_list = [0,1,2,3,4]
edges_list = [(0,4,2),(0,2,3),(0,1,5),
(1,2,2),(1,3,6),
(2,1,1),(2,3,2),
(4,3,4),(4,2,10),(4,1,6),
]
DGraph.add_no
浏览 3提问于2021-02-04得票数 0
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3回答
我使用networkx计算有向加权图中两个顶点之间的最短距离(按权重计算)。我认为算法在这里使用是正确的，但是我不明白为了得到我想要的结果，我必须把什么作为权值的默认参数。
import networkx as nx
G = nx.MultiDiGraph()
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
G.add_edge('A', 'B', 5)
G.add_edge('B', 'C', 4)
G.a
浏览 2提问于2015-06-11得票数 0
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1回答
在Dijkstra算法中，我们计算路径长度以求最短路径。Dijkstra算法的正则版本将路径长度计算为到某个节点的权重之和，如果路径长度被计算为向上v +最大权的和，那么路径长度会怎样呢？
我在纸上做了工作，发现它仍然有效。但我该怎么证明呢？
我们将非常感谢你的帮助。
浏览 1提问于2014-01-17得票数 1
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1回答
使用NetworkX "“函数，可以在图G中找到所有对最短路径。现在，假设图G是如此大，比如说包含10万个节点，我只想为节点的子集找到最短路径，比如1000个随机绘制的节点。
使用NetworkX的“NetworkX”函数，我可以循环遍历节点的子集，并找到我要查找的内容。但是，这样做似乎并不有效，因为我将调用函数n时间(假设子集的长度为n)，到目前为止被调查的信息将被丢弃。我读了多篇文章，提到all_pairs函数更适合搜索所有对之间的路径，而不是在循环中使用单个源对目标函数。是否有一种方法可以在NetworkX中提供节点子集作为输入？或者说，下一步的最佳方法是什么？
这个问题是未回答
浏览 11提问于2021-12-15得票数 1
1回答
终极目标:我想在两点之间找到最短和最酷的路径(对于地图上给定的纬度和经度)！
我知道像Dijkstra或A*这样的算法，它们显然是用于导航系统的算法。实际上，我成功地使用中的创建了一个虚拟图，并且很容易找到最短路径：
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
%matplotlib inline
#graph object
g = nx.Graph()
#graph nodes
g.add_nodes_from(['s','a','b','c','
浏览 0提问于2019-10-04得票数 2
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在networkx中我正在尝试一些非常简单的东西。
import networkx as nx
G = nx.erdos_renyi_graph(4,1) # This creates a complete graph
nx.set_edge_attributes(G, 'sign', {(0, 1) : 1})
print nx.get_edge_attributes(G, 'sign')[(0, 1)]
它打印1。到目前一切尚好。但现在我把最后一行改为：
print nx.get_edge_attributes(G, 'sign')[(
浏览 0提问于2016-03-02得票数 1
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2回答
我正在进行一个项目，在java中实现Dijkstra的最短路由算法。我在我的程序中使用了这个版本：
我的程序获得了一个源代码，并给出了这样的输出：
Distance to PE Hall: 0.0 Path: [PE Hall]
Distance to Reception: 1.0 Path: [PE Hall, Reception]
Distance to Stairs: 3.0 Path: [PE Hall, Stairs]
Distance to Refectory: 7.0 Path: [PE Hall, Stairs, Refectory]
我真正想要的是输出，给出路径中每个节
浏览 2提问于2013-03-26得票数 0
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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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希望你能帮我解决以下问题，显然很简单，但我似乎无法理解。
我希望在图形中为我的节点设置节点名，以便以后可以将它们用于networkx包中dijkstra的算法。shapefile具有基于长lat的节点，如下所示：
crossings = list(G.nodes(data = True))
print(crossings)
给予：
[((4.8703865, 52.364651), {}), ((4.8719547, 52.3651758), {}), ((4.9264105, 52.3695602), {}), ((4.9289823, 52.3711744), {}), ((4.92596
浏览 1提问于2018-09-18得票数 1
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我正在使用networkx从一个txt文件构建一个电子邮件网络结构，其中每一行代表一个“边缘”。我首先将txt文件(3列：{‘#发件人’、‘收件人’、'time'})加载到Python中，然后使用以下代码将其转换为networkx对象：
import networkx as nx
import pandas as pd
email_df = pd.read_csv('email_network.txt', delimiter = '->')
email = nx.from_pandas_dataframe(email_df, '
浏览 1提问于2017-09-19得票数 0
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我正在用networkx和single_source_dijkstra在加权图上计算从一个源到一个目标的最短路径。 然而，我遇到了内存问题。 有没有更有效的方法来计算呢？Networkx的替代方案？请看我的代码： cost, shortestpath = nx.single_source_dijkstra(graph, startpointcoords, secondptcoords,cutoff=10000000)
浏览 49提问于2020-10-06得票数 2
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我正在使用Python 2.7 Enthought distribution中的networkx包来计算海港网络之间的最短路径。使用dijkstra_path_length计算距离很好，但我还需要知道它使用dijkstra_path找到了哪条路由(顺便说一句，我认为如果我先计算路径，然后根据路径计算长度，而不是对相同的数据运行两次Dijkstra算法，跑起来会更快)。然而，path函数失败了，说是list indices must be integers, not str。
下面是产生错误的代码。有人能告诉我我哪里做错了吗？
import networkx as nx
# Create gr
浏览 6提问于2013-01-16得票数 10
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1回答
我有一个从文本文件中提取的加权图G：
i j distance
1 2 6000
1 3 4000
2 1 6000
2 6 5000
....
我有一条特定的路径(不是最短的路径)，我想在图G上绘制，即1，2，6，7，从节点1开始，在节点7处通过访问节点2和节点6结束。这里是我尝试过的代码。但是由于我在python和networkx包中也是新的，所以我无法得到我想要的结果。
G = nx.read_edgelist('Graph.txt', data=(('weight',float),))
r=[1,2,6,7]
e
浏览 1提问于2020-05-15得票数 1
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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
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1回答
我有一个有一些边的图。每个边都有一个权重/成本，还有一个标签/类型，可以是red和green。
我知道，如果我运行Dijkstra算法，它将从所有边的权重中找到最短/最便宜的路径。然而，我的问题是，取决于它选择哪种类型的边缘，应该增加额外的成本。原则上，只应在每次使用新类型时添加额外费用。
例如，如果我从Dijkstra找到的路径是：
node1 ---> node2 ---> node3 ---> node4 -----> node5 -----> node6
|---- edge1 --|-- edge2 ---|--- edge3 -
浏览 1提问于2021-06-22得票数 1
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1回答
我有一个初始有向图G，我不时地从它中移除边缘(永远不要添加新的)。我不移除节点(虽然有些节点可能会被断开连接)。有没有一种方法可以在不从头开始运行Dijkstra的情况下有效地重新计算最短路径？初始节点从不更改。
如果没有Dijkstra算法的增量版本，那么其他一些算法就可以了。但是我不能使用A* (我记得它有一个增量版本)，因为我没有任何启发来知道我离目的地有多远。
谢谢
浏览 1提问于2015-10-14得票数 4
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1回答
给出具有边权的无向图G，给出一组候选边(长度？)和顶点A和B，求出从A到B的最短路径最大的边。
例如：
候选边是虚线。从A到B的最短路径是A -> C -> D -> G -> B(成本7)。但是对于边(D，B)，最短路径是A -> C -> D -> B(代价6)，因此算法应该返回(D，B)。
我想出了一个蛮力的解决方案O((x=1，2)^2 log
对于每个候选边缘：
将边添加到图中
运行Dijkstra以找到从A到B的最短路径的代价
移除边缘
返回导致最短路径的候选边缘。
但还有什么更好的吗
浏览 4提问于2014-10-06得票数 3
在networkx中是否有一个有效的函数/方法(因为图很大)来识别所有节点，即从源节点中的2节点。非常感谢!
浏览 5提问于2017-08-10得票数 2
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3回答
有谁能解释为什么Kruskal产生的树与Dijkstra不同？
我知道kruskal工作在边的非降序上，但是Dijkstra利用优先级队列，但仍然不明白为什么从它们得到的树是不同的？
浏览 2提问于2013-12-05得票数 7
回答已采纳
给出：有向图G(V，E)和s,t是V的顶点，除边(u,v)为负外，所有边均为正。
问题：找到从s到t的最短路径(的意思是:具有最小的权重)。
我的解决方案：，因为我们有一个负的边缘，所以我们应该使用Bellman的算法。在边缘执行n-1 "relax“，如果在n的第四次迭代中出现问题，就会有一个循环--从而返回false.。否则，返回从s到t的最短路径。
另一种解决方案：使用Dijkstra，通过保存d(u)和传递负边(u，v)并进行“放松”来稍微改变它，然后我们再次在没有负边的所有边上，如果改变了距离，我们就会有一个循环，否则就会返回最短的路径。
注：我显然不确定我的解决方案，有一个
浏览 2提问于2017-06-03得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将一个cpu绑定算法转换成GPU算法，而且我在剪切图上遇到了各种各样的麻烦。其中一部分是我的无知，另一部分仅仅是角形图的幼稚和欠发达，最后一部分是我只是吸吮出优雅的矢量化方法。
假设我有由n个特征组成的m个数据观测。我通过计算所有观测的欧氏距离来创建一个距离矩阵(注意:这不是我需要帮助的部分，也不是最优的部分。只是为容易理解的、可复制的代码添加此部分)
import numpy as np
def l1_distance(arr):
return np.linalg.norm(arr, 1)
X = np.random.randint(low=0, high=255, s
浏览 1提问于2020-10-28得票数 3
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Dijkstra的最短路径算法会在具有负权边的有向树上返回正确的结果吗？
在具有负权重的一般图上，该算法将失败，但由于它是一棵有向树，因此感觉该算法会成功。
浏览 5提问于2022-06-01得票数 2
由于某种原因，add_star()没有将属性输入到节点。
import networkx as nx
G = nx.Graph()
nx.add_star(G, [0,1,2], weight=1)
>>>G.nodes.data()
NodeDataView({0: {}, 1: {}, 2: {}})
>>>G.node[0]
{}
知道怎么回事吗？？
版本:Python2.7 Networkx2.2
浏览 0提问于2021-03-09得票数 0
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