给定图的边（有向）列表，如何找到 2 个节点之间的距离？
How can I find the distance between 2 nodes given a list of edges (directed) of a graph?
假设我将边设置为包含如下边的列表：
E=[(1, 6), (1, 7), (2, 3), (2, 6), (3, 2), (3, 8), (4, 5), (4, 7), (5, 4), (5, 9), (6, 1), (6, 7), (6, 2), (7, 1), (7, 6), (7, 4), (8, 9), (8, 3), (9, 8), (9, 5)]
我想找到节点 8 和 4 之间的最短路径（同时考虑到有 2 条距离相等的最短路径的情况），给定距离矩阵：
C=[2.5, 5.59, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 2.5, 5.0, 2.0, 5.59, 5.0, 2.0, 5.0, 2.0, 5.0, 2.0]
其中 C 中的每个元素（比如在第 i 个位置）对应于 E 中相应边的 2 个节点之间的距离（在第 i 个位置）。
我偶然发现了一些鼓励使用 Dijkstra 算法的类似帖子，但我没有在 Python 3.5x 中找到这样做的帖子（也许有，但我就是找不到它..： /)
因此，为了补充我上面的问题，除了找到节点 8 和 4 之间的最小距离外，我还想将其概括为在给定边集和距离矩阵的情况下找到任意 2 个节点之间的最小距离。
尝试使用 networkx:
import networkx
shortest_path(G, source, target)
- G是图。
- 来源为起始节点
- 目标是路径终点的节点。
假设我将边设置为包含如下边的列表：
E=[(1, 6), (1, 7), (2, 3), (2, 6), (3, 2), (3, 8), (4, 5), (4, 7), (5, 4), (5, 9), (6, 1), (6, 7), (6, 2), (7, 1), (7, 6), (7, 4), (8, 9), (8, 3), (9, 8), (9, 5)]
我想找到节点 8 和 4 之间的最短路径（同时考虑到有 2 条距离相等的最短路径的情况），给定距离矩阵：
C=[2.5, 5.59, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 2.5, 5.0, 2.0, 5.59, 5.0, 2.0, 5.0, 2.0, 5.0, 2.0]
其中 C 中的每个元素（比如在第 i 个位置）对应于 E 中相应边的 2 个节点之间的距离（在第 i 个位置）。
我偶然发现了一些鼓励使用 Dijkstra 算法的类似帖子，但我没有在 Python 3.5x 中找到这样做的帖子（也许有，但我就是找不到它..： /)
因此，为了补充我上面的问题，除了找到节点 8 和 4 之间的最小距离外，我还想将其概括为在给定边集和距离矩阵的情况下找到任意 2 个节点之间的最小距离。
尝试使用 networkx:
import networkx
shortest_path(G, source, target)
- G是图。
- 来源为起始节点
- 目标是路径终点的节点。