查找 NetworkX 中所有节点对之间的所有最短路径

Question

我正在尝试获取无向未加权图中所有节点对之间的所有最短路径。我目前正在使用 nx.all_pairs_shortest_path()，但我不明白为什么每对节点只有 returns 一条最短路径。我的图中有循环，因此某些节点之间应该存在多条最短路径。有什么建议吗？

Answer 1

迭代图中的所有节点：

results = []
for n1 in G.nodes():
    for n2 in G.nodes():
        shortest_path = nx.single_source_dijkstra(G, source=n1, target=n2, weight=f)
        results.append(shortest_path)

Answer 2

我可能来晚了，但我刚遇到同样的问题，这是我的解决方案：

 def all_shortest_paths(G):
    a = list(nx.all_pairs_shortest_path(G))
    all_sp_list = []
    for n in range(len(G.nodes)):
      a1 = a[n][1]
      for k,v in a1.items():
        all_sp_list.append(len(v))
    return all_sp_list

我尝试的所有其他方法都变得非常非常慢，因为我的图表有一堆节点，所以这是我最快的解决方案。

Answer 3

我自己偶然发现了这个问题，并找到了她来寻求解决方案。不幸的是，networkx 没有计算每对节点的所有最短路径的功能。此外，Igor Michetti 的回答根本没有给出我想要的，但它可能是可以调整的。

math_noob 的回答很好，因为它足够接近我想出的解决方案，但问题是它太慢了。

def single_source_shortest_paths(graph,source):
    shortest_paths_dict = {}
    for node in graph:
        shortest_paths_dict[node] = list(nx.all_shortest_paths(graph,source,node))
    return shortest_paths_dict

def all_shortest_paths(graph):
    for source in graph:
        yield source, single_source_shortest_paths(source)

所以我回到了 networkx 文档并尝试最后一次找到一个是否有任何我可以使用的功能。但是有 none 所以我决定我会实施它 myself.So 我首先尝试通过 had 实施一切，这有点混乱，只意识到它好一点但不是那么好，所以我决定我将尝试查看源代码并发现那里有一个圣杯，即 nx.predecessor 函数。

此函数仅在图和源节点上调用，因此它不依赖于目标节点，并且它是完成大部分艰苦工作的节点。所以我只是重新创建了函数 single_source_shortest_paths，但是每个源节点只调用一次 nx.predecessor，然后执行与 all_shortest_path 相同的操作，只包括使用正确的参数调用另一个函数。

def single_source_shortest_paths_pred(graph,source):
    shortest_paths_dict = {}
    pred = nx.predecessor(graph,source)
    for node in graph:
        shortest_paths_dict[node] = list(nx.algorithms.shortest_paths.generic._build_paths_from_predecessors([source], node, pred))
    return shortest_paths_dict

就时间而言，nx.predecessor 花费了大部分时间来执行，因此第二个函数快了大约 n 倍，其中 n 是图中的节点数

查找 NetworkX 中所有节点对之间的所有最短路径

Find all shortest paths between all pairs of nodes in NetworkX

python

python-3.x

networkx

graph-theory

shortest-path