python – 在networkx中定向,加权平衡树导入和最短路径

内容导读

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内容图文

我有一个平衡的树,分支因子2和高度100,每个边都有一个由文本文件给出的权重,如下所示：

 73 41
 52 40 09
 26 53 06 34
 etc etc until row nr 99

即：从节点0到1的边缘权重是73,从0到2是41,从1到3是52,等等.

我希望找到从树的根到末尾的最短路径(具有相应的边权重和).据我所知,这可以通过将所有边权重乘以-1并使用Networkx中的Dijkstra算法来完成.

>算法选择是否正确？
>如何“轻松”将此数据集导入Networkx图形对象？

(PS：这是项目Euler Problem 67,找到数字三角形的最大总和.我已经通过memoization递归解决了问题,但我想尝试用Networkx包解决它.)

解决方法:

Is the algorithm choice correct?

是.您可以使用正权重,并调用nx.dijkstra_predecessor_and_distance以获取从根节点0开始的最短路径.

How do I “easily” import this data set into a Networkx graph object?

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def flatline(iterable):
    for line in iterable:
        for val in line.split():
            yield float(val)

with open(filename, 'r') as f:
    G = nx.balanced_tree(r = 2, h = 100, create_using = nx.DiGraph())
    for (a, b), val in zip(G.edges(), flatline(f)):
        G[a][b]['weight'] = val

# print(G.edges(data = True))

pred, distance = nx.dijkstra_predecessor_and_distance(G, 0)

# Find leaf whose distance from `0` is smallest
min_dist, leaf = min((distance[node], node) 
                     for node, degree in G.out_degree_iter()
                     if degree == 0)
nx.draw(G)
plt.show()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在networkx中定向,加权平衡树导入和最短路径全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在networkx中定向,加权平衡树导入和最短路径所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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