bidirectional_dijkstra#

bidirectional_dijkstra(G, source, target, weight='weight')[source]#

使用双向搜索的 Dijkstra 最短路径算法。

参数：
GNetworkX 图
source节点

起始节点。

target节点

结束节点。

weight字符串或函数

如果这是一个字符串，则将通过此键的边属性访问边权重（即，连接 u 和 v 的边的权重将是 G.edges[u, v][weight]）。如果不存在此类边属性，则边的权重假定为一。

如果这是一个函数，则边的权重是函数返回的值。该函数必须接受正好三个位置参数：边的两个端点以及该边的边属性字典。函数必须返回一个数字或 None 以表示隐藏边。

返回值：
length, path数字和列表

length 是从源到目标的距离。 path 是从源到目标的路径上的节点列表。

抛出异常：
NodeNotFound

如果 source 或 target 不在 G 中。

NetworkXNoPath

如果在源和目标之间不存在路径。

另请参阅

shortest_path
shortest_path_length

备注

边权重属性必须是数值。距离计算为遍历的加权边的总和。

权重函数可以通过返回 None 来隐藏边。因此，weight = lambda u, v, d: 1 if d['color']=="red" else None 将找到最短的红色路径。

实际上，双向 Dijkstra 比普通 Dijkstra 快得多，不仅仅是两倍。

普通 Dijkstra 从源点以球状方式扩展节点。这个球体的半径最终将是最短路径的长度。双向 Dijkstra 将从源点和目标点同时扩展节点，形成两个半径减半的球体。第一个球体的体积是 pi*r*r，而另外两个球体的体积是 2*pi*r/2*r/2，总体积为一半。

如果边权重为负数或浮点数（可能导致溢出和舍入误差），则该算法不保证有效。

示例

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> length, path = nx.bidirectional_dijkstra(G, 0, 4)
>>> print(length)
4
>>> print(path)
[0, 1, 2, 3, 4]
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