single_source_dijkstra

single_source_dijkstra(G, source, target=None, cutoff=None, weight='weight')

查找从源节点出发的最短加权路径和长度。

计算加权图中源节点与所有其他可达节点之间的最短路径长度。

使用 Dijkstra 算法计算加权图中源节点与所有其他可达节点之间的最短路径和长度。

参数：

GNetworkX 图

source节点标签

路径的起始节点

target节点标签，可选

路径的结束节点

cutoff整数或浮点数，可选

停止搜索的长度（边的权重之和）。如果提供了 cutoff，则只返回权重之和 <= cutoff 的路径。

weight字符串或函数

如果是字符串，则通过具有此键的边属性来访问边的权重（即，连接 u 到 v 的边的权重将是 G.edges[u, v][weight]）。如果不存在这样的边属性，则边的权重假定为 1。

如果是函数，则边的权重是函数返回的值。该函数必须恰好接受三个位置参数：边的两个端点以及该边的边属性字典。该函数必须返回一个数字或 None 以指示隐藏的边。

返回值：

distance, path一对字典，或数字和列表。

如果 target 为 None，则计算到所有节点的路径和长度。返回值是一个由目标节点作为键的两个字典组成的元组。第一个字典存储到每个目标节点的距离。第二个字典存储到每个目标节点的路径。如果 target 不为 None，则返回一个元组 (distance, path)，其中 distance 是从源到目标的距离，path 是一个表示从源到目标路径的列表。

抛出：

NodeNotFound

如果 source 不在 G 中。

另请参见

single_source_dijkstra_path

single_source_dijkstra_path_length

single_source_bellman_ford

注意

边的权重属性必须是数值。距离是遍历的加权边的权重之和计算得出的。

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。

基于 Python cookbook recipe (119466)，地址为 https://code.activestate.com/recipes/119466/

如果边的权重是负数或浮点数（可能导致溢出和舍入误差），此算法无法保证正常工作。

示例

>>> G = nx.path_graph(5)
>>> length, path = nx.single_source_dijkstra(G, 0)
>>> length[4]
4
>>> for node in [0, 1, 2, 3, 4]:
...     print(f"{node}: {length[node]}")
0: 0
1: 1
2: 2
3: 3
4: 4
>>> path[4]
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> length, path = nx.single_source_dijkstra(G, 0, 1)
>>> length
1
>>> path
[0, 1]
----

其他后端实现了此函数

cugraphGPU 加速后端。

其他参数

dtypedtype 或 None，可选

算法中用于边权重的数据类型 (np.float32, np.float64, 或 None)。如果为 None，则 dtype 由边的值确定。