python - 在 networkx 图中查找给定长度的所有路径/步行

Question

我正在使用 networkx 并尝试在图中找到所有长度为 3 的路径，特别是具有三个边的路径。我试图在 networkx 文档中找到有关算法的一些信息，但我只能在图中找到最短路径的算法。如果最短路径是 14 -> 15 -> 16，我能否找到通过特定节点的路径长度，例如通过节点 14 -> 11 -> 12 -> 16 的路径？这是一个示例图的图像:

Answer 1

最简单的版本(下面是我认为更快的另一个版本):

def findPaths(G,u,n):
    if n==0:
        return [[u]]
    paths = [[u]+path for neighbor in G.neighbors(u) for path in findPaths(G,neighbor,n-1) if u not in path]
    return paths

这需要一个网络 G 和一个节点 u 和一个长度 n。它以递归方式查找从 u 的不包含 u 的邻居开始的所有长度为 n-1 的路径。然后它将 u 放在每个这样的路径的前面，并返回这些路径的列表。

注意，每个路径都是一个有序列表。它们都从指定的节点开始。所以对于你想要的，只需围绕这个循环:

allpaths = []
for node in G:
    allpaths.extend(findPaths(G,node,3))

请注意，这将有任何 a-b-c-d 路径以及相反的 d-c-b-a 路径。

如果您发现“列表理解”很难解释，这里有一个等效的选项:

def findPathsNoLC(G,u,n):
    if n==0:
        return [[u]]
    paths = []
    for neighbor in G.neighbors(u):
        for path in findPathsNoLC(G,neighbor,n-1):
            if u not in path:
                paths.append([u]+path)
    return paths

为了优化这一点，尤其是在有很多循环的情况下，可能值得发送一组不允许的节点。在每个嵌套调用中，它会知道不包括递归中更高层的任何节点。这将代替 if u not in path 检查。代码会有点难以理解，但运行速度会更快。

def findPaths2(G,u,n,excludeSet = None):
    if excludeSet == None:
        excludeSet = set([u])
    else:
        excludeSet.add(u)
    if n==0:
        return [[u]]
    paths = [[u]+path for neighbor in G.neighbors(u) if neighbor not in excludeSet for path in findPaths2(G,neighbor,n-1,excludeSet)]
    excludeSet.remove(u)
    return paths

请注意，我必须在递归调用之前将 u 添加到 excludeSet，然后在返回之前将其删除。