R igraph：仅计算所有顶点对的子集的最短路径
R igraph: calculate shortest path only for a subset of all pairs of vertices
我有一个非常大的 igraph 对象，因此计算最短路径需要很长时间。
我只对极少数顶点对之间的最短路径的长度感兴趣。
假设（无向）图由 10,000 个顶点和 500,000 条边组成，有 10,000 * 10,000 / 2 对顶点的最短路径，但我只需要 10,000 对顶点之间的路径。
是否有可能不仅定义顶点，还定义顶点对（意思是：要计算的路径的起点和终点）？
由于你有偶数个顶点来配对，你可以将所有顶点分成两组，即偶数或奇数，如下所示
v_even <- subset(V(g), !V(g) %% 2)
v_odd <- subset(V(g), !!V(g) %% 2)
然后 运行 shortest_paht 与 mapply 产生最短路径
> mapply(function(x, y) shortest_paths(g, x, y)$vpath, v_even, v_odd)
[[1]]
+ 3/10 vertices, from 7125d30:
[1] 2 6 1
[[2]]
+ 2/10 vertices, from 7125d30:
[1] 4 3
[[3]]
+ 2/10 vertices, from 7125d30:
[1] 6 5
[[4]]
+ 5/10 vertices, from 7125d30:
[1] 8 5 6 2 7
[[5]]
+ 3/10 vertice
数据
set.seed(1)
g <- sample_gnm(10, 15)
我有一个非常大的 igraph 对象，因此计算最短路径需要很长时间。
我只对极少数顶点对之间的最短路径的长度感兴趣。
假设（无向）图由 10,000 个顶点和 500,000 条边组成，有 10,000 * 10,000 / 2 对顶点的最短路径，但我只需要 10,000 对顶点之间的路径。
是否有可能不仅定义顶点，还定义顶点对（意思是：要计算的路径的起点和终点）？
由于你有偶数个顶点来配对，你可以将所有顶点分成两组，即偶数或奇数，如下所示
v_even <- subset(V(g), !V(g) %% 2)
v_odd <- subset(V(g), !!V(g) %% 2)
然后 运行 shortest_paht 与 mapply 产生最短路径
> mapply(function(x, y) shortest_paths(g, x, y)$vpath, v_even, v_odd)
[[1]]
+ 3/10 vertices, from 7125d30:
[1] 2 6 1
[[2]]
+ 2/10 vertices, from 7125d30:
[1] 4 3
[[3]]
+ 2/10 vertices, from 7125d30:
[1] 6 5
[[4]]
+ 5/10 vertices, from 7125d30:
[1] 8 5 6 2 7
[[5]]
+ 3/10 vertice
数据
set.seed(1)
g <- sample_gnm(10, 15)