我正在尝试使用Dijkstra和A Star算法（在有向NetworkX图中）计算2点之间的最短路径。
目前它工作正常，我可以看到计算出的路径，但我想找到一种方法限制某些路径。
例如，如果我们有以下节点：
nodes = [1,2,3,4]
有了这些边缘：
edges =（（1,2），（2,3），（3,4））
是否有阻止/限制 1 - ＆gt;的方法2 - ＆gt; 3 但仍允许2 - ＆gt; 3＆amp; 1 - ＆gt; 2
这意味着：
可以从1到2
可以从2行进3
不能直接或间接从1到3 ..（即限制1-> 2-> 3路径）。
这可以在NetworkX中实现..如果没有，Python中还有另一个允许这个图形库的图形库吗？
感谢。
答案 0 :(得分：4)
有趣的问题，我从来没有听说过这个问题，可能是因为我没有太多关于这个主题的背景知识，也没有太多关于NetworkX的经验。但是，我确实对算法有所了解。这可能只是最天真的方式，我很高兴听到一个更聪明的算法。
我们的想法是，您可以使用限制规则将图形转换为所有边有效的新图形，使用以下算法。
路径限制（1,2,3）可以分为两个规则：
要将其放入图表中，您可以为每种情况插入节点2的副本。我将在相应情况下的有效边缘之后调用新节点 1_2 和 2_3 。对于两个节点，您将复制所有传入和传出边缘减去限制边缘。
例如：
Nodes = [1,2,3,4]
Edges = [(1,2),(2,3),(4,2)]
有效路径应仅为4-> 2-> 3而不是1-> 2-> 3。所以我们扩展图表：
Nodes = [1,1_2,2_3,3,4] # insert the two states of 2
Edges = [ # first case: no (1_2,3) because of the restriction
(1,1_2), (4, 1_2)
# 2nd case, no (1,2_3)
(2_3,3), (4,2_3)]
此图表中唯一有效的路径是4-> 2_3-> 3。这简单地映射到原始图中的4-> 2-> 3。
我希望如果你找不到现有的解决方案，这个答案至少可以帮助你。较长的限制规则会使状态节点数量呈指数级增长，因此该算法过于简单，或者问题很难; - ）
答案 1 :(得分：2)
您可以为节点1设置节点数据{color = ['blue']}，节点2具有{color = ['red'，'blue']}，node3具有{color = ['red']} 。然后使用networkx.algorithms。 astar_path（）方法设置