Question

我使用networkx库使用dijkstra算法查找两个节点之间的最短路径，如下所示

import networkx as nx

A = [[0, 100, 0, 0 , 40, 0],
     [100, 0, 20, 0, 0, 70],
     [0, 20, 0, 80, 50, 0],
     [0, 0, 80, 0, 0, 30],
     [40, 0, 50, 0, 0, 60],
     [0, 70, 0, 30, 60, 0]];

print(nx.dijkstra_path(A, 0, 4))

在上面的代码中我直接使用矩阵，但库需要创建如下图形

G = nx.Graph()
G = nx.add_node(<node>)
G.add_edge(<node 1>, <node 2>)

使用上述命令创建矩阵非常耗时。有没有办法将输入作为加权矩阵给dijkstra_path函数。

Answer 1

首先，您需要将邻接矩阵转换为numpy矩阵np.array。然后，您只需使用from_numpy_matrix创建图表。

import networkx as nx
import numpy as np

A = [[0, 100, 0, 0 , 40, 0],
     [100, 0, 20, 0, 0, 70],
     [0, 20, 0, 80, 50, 0],
     [0, 0, 80, 0, 0, 30],
     [40, 0, 50, 0, 0, 60],
     [0, 70, 0, 30, 60, 0]]

a = np.array(A)
G = nx.from_numpy_matrix(a)

print(nx.dijkstra_path(G, 0, 4))

输出：

[0, 4]

附注：您可以使用以下代码检查图形边缘。

for edge in G.edges(data=True):
    print(edge)

输出：

(0, 1, {'weight': 100})
(0, 4, {'weight': 40})
(1, 2, {'weight': 20})
(1, 5, {'weight': 70})
(2, 3, {'weight': 80})
(2, 4, {'weight': 50})
(3, 5, {'weight': 30})
(4, 5, {'weight': 60})

在networkx库中使用dijkstra_path函数

1 个答案: