Networkx图搜索：dfs_successors与dfs_predecessors

本文介绍了Networkx图搜索：dfs_successors与dfs_predecessors的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 考虑以下图形结构（借用这个问题）： G = networkx.DiGraph（） G.add_edges_from（[（'n'，'n1 '），（'n'，'n2'），（'n'，'n3'）]） G.add_edges_from（[（'n4'，'n41'），（'n1'，'n11' ''，（'n1'，'n12'），（'n1'，'n13'）]） G.add_edges_from（[（'n2'，'n21'），（'n2'，'n22' '）]） G.add_edges_from（[（'n13'，'n131'），（'n22'，'n221'）]） 其中： n ----> n1-- - > n11 | | ---> n12 | | ---> n13 | | ---> n131 | ---> n2 | | ----> n21 | | ---->&n; n22 | | ---> n221 | ---> n3 我可以执行从节点 n 开始深度优先搜索继任者，并获得： > dfs_successors（G，'n'） {'n'：['n1'，'n2'，'n3']，'n1'：['n12'，'n13'，'n11 ''，'n13'：['n131']，'n131'：['n221']，'n2'：['n22'，'n21']} 但是，当我在例如深度优先搜索前辈节点 n221 ，没有任何反应： > dfs_predecessors（G，'n221'） {} 我希望输出是： {'n221'：['n22'，'n2'，'n']} code> 这里出了什么问题，我该如何获得预期的行为？ 解决方案 dfs_predecessors（）函数仅给出了前一个前导。 所以如果你这样说（从节点'n'的G的DFS并且从'n22'回头看一个链接） >>> print（networkx.dfs_predecessors（G，'n'）['n221']） n22 获取DFS树中的路径从n221回到根目录： >>> T = networkx.dfs_tree（G，'n'） >>> print（networkx.shortest_path（G.reverse（），'n221'，'n'）） ['n221'，'n22'，'n2'，'n'] Consider the following graph structure (borrowed from this question):G = networkx.DiGraph()G.add_edges_from([('n', 'n1'), ('n', 'n2'), ('n', 'n3')])G.add_edges_from([('n4', 'n41'), ('n1', 'n11'), ('n1', 'n12'), ('n1', 'n13')])G.add_edges_from([('n2', 'n21'), ('n2', 'n22')])G.add_edges_from([('n13', 'n131'), ('n22', 'n221')])which yields:n---->n1--->n11 | |--->n12 | |--->n13 | |--->n131 |--->n2 | |---->n21 | |---->n22 | |--->n221 |--->n3I can perform a depth-first search for successors starting at node n and get:> dfs_successors(G, 'n'){'n': ['n1', 'n2', 'n3'], 'n1': ['n12', 'n13', 'n11'], 'n13': ['n131'], 'n131': ['n221'], 'n2': ['n22', 'n21']}However, when I do a depth-first search for predecessors at e.g. node n221, nothing happens:> dfs_predecessors(G, 'n221'){}I would expect the output to be:{'n221': ['n22', 'n2', 'n']}What is going wrong here, and how can I get my expected behaviour? 解决方案 The dfs_predecessors() function only gives the immediate predecessor.So if you say this (DFS of G from node 'n' and looking back one link from 'n22')>>> print(networkx.dfs_predecessors(G, 'n')['n221'])n22you get part of what you want.To get the path in the DFS tree from n221 back to the root:>>> T = networkx.dfs_tree(G,'n')>>> print(networkx.shortest_path(G.reverse(),'n221','n'))['n221', 'n22', 'n2', 'n'] 这篇关于Networkx图搜索：dfs_successors与dfs_predecessors的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！