python – Networkx图搜索：dfs_successors与dfs_predecessors

2019-06-24 15:52:49 阅读：602 来源： 互联网

考虑以下图形结构(从this question借来)：

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')])

产量：

n---->n1--->n11
 |     |--->n12
 |     |--->n13
 |           |--->n131 
 |--->n2              
 |     |---->n21     
 |     |---->n22     
 |            |--->n221 
 |--->n3

我可以从节点n开始执行深度优先搜索后继者并获取：

> 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时节点n221,没有任何反应：

> dfs_predecessors(G, 'n221')
{}

我希望输出为：

{'n221': ['n22', 'n2', 'n']}

这里出了什么问题,我怎样才能达到预期的行为？

解决方法:

dfs_predecessors()函数仅提供前一个前任.
所以,如果你这样说(节点’n’中的G的DFS并从’n22’回顾一个链接)

>>> print(networkx.dfs_predecessors(G, 'n')['n221'])
n22

你得到了你想要的一部分.

要将DFS树中的路径从n221返回到根目录：

>>> T = networkx.dfs_tree(G,'n')

>>> print(networkx.shortest_path(G.reverse(),'n221','n'))
['n221', 'n22', 'n2', 'n']

标签：python,graph,traversal,networkx
来源： https://codeday.me/bug/20190624/1279993.html

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