在NetworkX中查找加权图的最短路径长度_我的for循环有问题，使用networkx查找子路径的最短路径长度_在NetworkX中查找所有结点对之间的所有最短路径 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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加权有向图----无环情况下的最短路径算法

上一篇：Dijkstra算法如果加权有向图不含有向环，则下面要实现的算法比Dijkstra算法更快更简单。...它有以下特点：能够在线性时间内解决单点最短路径问题能够处理负权重的边能够解决相关的问题，例如找出最长的路径该方法将顶点的放松与拓扑排序结合起来，首先将distTo[s]初始化为0，其他distTo...按照拓扑排序放松顶点，就能在和V+E成正比的时间内解决无环加权有向图的单点最短路径问题。...int v: top.order()) relax(G,v); } //relax()、distTo()、hasPathTo()、pathTo()同Dijkstra算法 } 改实现中不需要...下一篇：Bellman-Ford算法（可以处理含有负权边的图，但不能含有负权环）

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Bellman-Ford算法

图 #计算最短路径：注意最短路径与最短加权路径的不同 #两个指定顶点之间的最短路径 minPath03=nx.shortest_path(G2,source=0,target=3)#顶点0到顶点3的最短路径...lMinPath03=nx.shortest_path_length(G2,source=0,target=3)#最短路径长度 print("顶点 0 到 3 的最短路径为：{}，最短路径长度为：{}...)#顶点0到顶点3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 lMinWPath03=nx.bellman_ford_path_length(G2,source=0,target=3)#最短加权路径长度...print("顶点 0 到 3 的最短加权路径为：{}，最短加权路径长度为：{}".format(minWPath03,lMinWPath03)) for i in range(1,6): minWPath0...：[0, 3]，最短路径长度为：1 顶点 0 到 3 的最短加权路径为：[0, 4, 3]，最短加权路径长度为：33 城市 0 到城市 1 机票票价最低的路线为: [0, 1]，票价总和为：30 城市

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SDN应用路由算法实现工具之Networkx

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。...K-Shortest paths 在研究网络路由算法/转发算法时，除了使用跳数作为计算最优路径的标准以外，还会使用到很多其他的指标，如带宽、时延等，也有可能根据多种指标，建立多维度评价系统，计算加权值，...在研究的过程中，发现许多论文提到的方法都是基于拓扑信息算法K条最短路径，然后在根据带宽计算最优路径。...读者可查看networkx官方文档中关于遍历的文档进行学习。总结在开发SDN应用中，网络连通性是最基本的需求。

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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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Dijkstra算法

import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G1=nx.Graph()# 创建空的无向图 G1.add_weighted_edges_from...minWPath_v1_v11=nx.dijkstra_path(G1,source=1,target=11)# 顶点1到顶点11的最短加权路径 print("顶点 v1 到顶点 v11 的最短加权路径...: ",minWPath_v1_v11) #两个指定顶点之间的最短加权路径的长度 lMinWPath_v1_v11=nx.dijkstra_path_length(G1,source=1,target=...11)#最短加权路径长度 print("顶点 v1 到顶点 v11 的最短加权路径长度: ",lMinWPath_v1_v11) pos={1:(0,4),2:(5,7),3:(5,4),4:(5,1...的最短加权路径: [1, 2, 3, 7, 10, 9, 11] 顶点 v1 到顶点 v11 的最短加权路径长度: 9 算法：Dijkstra算法‍是从起始点开始采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点直到扩展到终点为止

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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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图论与图学习（二）：图算法

最短路径最短路径计算的是一对节点之间的最短的加权（如果图有加权的话）路径。这可用于确定最优的驾驶方向或社交网络上两个人之间的分离程度。...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。...我们通常自下而上构建树状图。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。 ?...度较高的节点连接的是其它社群的节点。对于一个给定的图，在 networkx 中，聚类系数很容易算出。...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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Python社交网络——NetworkX入门

加权图 Python # 加权图网络 G3 = nx.Graph() G3.add_edge('A', 'B', weight=25) G3.add_edge('A', 'C', weight=8)...('G1中两个点的最短路径：', nx.shortest_path(G1, 'A', 'F')) print('G3中两个点的最短路径长度：', nx.shortest_path_length(G3,...(G3) plt.show() # 某一点到其他点的BFS图 T = nx.bfs_tree(G3, 'A') nx.draw_networkx(T) plt.show() # 自带的Cycle图...的度数：', nx.degree(G1, 'A')) print('G1中A的局部聚类系数：', nx.clustering(G1, 'A')) print('G1中两个点的最短路径：', nx.shortest_path...(G1, 'A', 'F')) print('G3中两个点的最短路径长度：', nx.shortest_path_length(G3, 'D', 'E')) print('G1的节点离心度：', nx.eccentricity

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多个必经边的最短路径

if all(n in path for n in (2,4,7,12,13,14)):#满足路径中包括顶点 N7,N12 #检查(N2,N4) p1=path.index...") 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 = [] for i in range...,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。...我们只会介绍 networkx 中实现的最常见的基本算法。...最短路径最短路径计算的是一对节点之间的最短的加权（如果图有加权的话）路径。这可用于确定最优的驾驶方向或社交网络上两个人之间的分离程度。...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。

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Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

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。...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。...在计算最短路径前，可以先使用 nx.is_connected(G) 检查图是否是连通的，如果不是，可以使用 nx.connected_components(G) 获取所有的连通分量，然后在每个连通分量中分别计算最短路径

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图论与图学习（一）：图的基本概念

从 i 到 j 的路径（path）是指从 i 到达 j 的边的序列。该路径的长度（length）等于所经过的边的数量。...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。 ? 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。...Erdos-Rényi 图在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Erdos-Rényi 图的内置函数。...在 Python 中，networkx 软件包有用于生成 Barabasi-Albert 图的内置函数。

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应用软件开发的基础知识-数据结构与算法

图的常见应用场景包括：存储路径数据，例如地图、交通路线等，社交网络、供应链等，实现图论算法，例如最短路径算法、最小生成树算法等。常用的算法排序：排序是一种将数据按照特定顺序进行排列的过程。...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。...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。...交通规划：交通网络可以表示为图，最短路径算法可以用于计算从一个地方到另一个地方的最短路径。社交网络：社交网络可以表示为图，最小生成树算法可以用于计算连接所有节点的最小权重边集。...图算法：分治算法可以用于实现最短路径算法、最小生成树算法等图算法。其他：分治算法还可以用于解决很多其他问题，比如求阶乘、计算斐波那契数列等。

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Python Networkx基础知识及使用总结

（计算方法：网络中边数量的2倍除以节点数）有向图中顶点入度之和等于顶点出度之和。路径长度（Path length）——节点与节点之间的距离，即两节点间所需经过的最小边数。...平均路径长度——网络中所有成对节点之间的路径总数除以网络中所有成对节点的数目（节点的对数），就是平均路路径长度。...加权度为加权出度和加权入度的总和。有向图的平均加权度：加权度总和/2*节点数；无向图的平均加权度：加权度总和/节点数。网络直径（graph distance）——网络中任意两结点间距离的最大值。...二、Python中networkx模块的使用 1.建立图 import networkx as nx G=nx.Graph()#创建空的简单图 G=nx.DiGraph()#创建空的简单有向图 G=nx.MultiGraph...add_path(G_to_add_to, nodes_for_path, **attr)：在图G_to_add_to中添加一条路径。

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社交网络分析(Social Network Analysis in Python)①

每个网络包括：节点：我们正在建立网络的个人。上例中的演员。边缘：节点之间的连接。它表示网络节点之间的关系。在我们的例子中，关系是演员们一起工作。...本教程中的代码是在Python = 3.5，NetworkX = 2.0版本上完成的。对称网络我们在上面创建的第一个演员网络是对称网络，因为“在电影中一起工作”的关系是对称关系。...我们可以使用DiGraph方法在NetworkX中构建非对称网络，该方法缺少方向图。让我们制作一个非对称图。...加权网络到目前为止，我们的网络没有权重，但网络可能是用权重制作的，例如，如果在我们的初始网络中我们将一起完成的电影数量视为权重，我们将获得一个加权网络。...中两个节点之间的最短路径及其长度。

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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）。...图3 度分布图从度分布图可以看出，在Facabook社交网络中，大部分节点的度分布在10以内，只有及少量节点的度大于10。说明了现实用户中，每个人所联系的朋友不会太多，在10个朋友左右。...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...平均路径长度为3.8674代表了在Facebook社交网络中，一个用户可以在4次连接后，找到他（她）想找的任意一个人。

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基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。图1：图示例 2有向图和无向图最基本的图通常被定义为“无向图”，与之对应的则被称为“有向图”。...5图的最短路径在图上任取两顶点，分别作为起点和终点，我们可以规划许多条由起点到终点的路线。...8图的直径和半径图的所有节点偏心距的最大值就是图的直径，最小值就是半径。 9图的紧密中心性(closeness) 在图论中，紧密度是图中一个节点的中心性度量。...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。...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。

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基于网络流量的SDN最短路径转发应用

网络的转发是通信的基本功能，其完成信息在网络中传递，实现有序的数据交换。通过SDN控制器的集中控制，可以轻松实现基础的转发算法有二层MAC学习转发和基于跳数的最短路径算法。...创建拓扑图的对象，用于存储网络拓扑使用Networkx的函数all_simple_paths(G, source, target, cutoff=None)计算K条最优路径并存储，该函数实现了Yen's...Note that: 以上的示例代码中，拓扑信息的存储并没有使用networkx，所以读者需要独立完成基于networkx的存储和算法调用部分。...获取network awareness和network monitor的数据将network monitor的数据整合到networkx存储的网络拓扑信息中比较最短K条路径中各路径的剩余带宽，选择最优路径...Conclusion 本文介绍了在Ryu控制器中开发基于流量的最优转发的流程。不过内容仅仅涉及了解决思路，实际工程代码的发布还需要等待一段时间。

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复杂性思维第二版三、小世界图

这个过程中，我们将看到两种新的图算法：广度优先搜索（BFS）和 Dijkstra 算法，用于计算图中节点之间的最短路径。本章的代码在本书仓库的chap03.ipynb中。...他们考虑这些图的两个属性，群聚性和路径长度：群聚是图表的“集团性”（cliquishness）的度量。在图中，集团是所有节点的子集，它们彼此连接；在一个社交网络中，集团是一群人，彼此都是朋友。...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。...当然，我们期望这个值和 WS 图不同。 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。...这是一个函数，它接受图并返回最短路径长度列表，每对节点一个。

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