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考虑这张图

我正在使用 Dijkstra 的最短路径算法来查找从所有顶点到所有其他顶点的最短路径。然后，我使用边缘过滤器获取第一条边缘并“隐藏”它，然后再次重新计算最短路径以获得备用的备用路径。我只想要一个备用路径，我不希望找到所有路径。

def compute_paths(source, dest):
    results = graph_tool.topology.shortest_path(g, source, dest, weights=weight)
    filteredge[results[1][0]] = 0
    g.set_edge_filter(filteredge)
    s_results = graph_tool.topology.shortest_path(g, source, dest, weights=weight)
    print "PRIMARY PATH:   %s" % ([g.vertex_index[x] for x in results[0]])
    print "SECONDARY PATH: %s" % ([g.vertex_index[x] for x in s_results[0]])
    g.set_edge_filter(None)

如果我以独立的方式调用该函数，并为其提供一对顶点，这将非常有用，我会得到我期望的输出：

compute_paths(g.vertex(9), g.vertex(8))

产生：

PRIMARY PATH:   [9, 3, 8]
SECONDARY PATH: [9, 4, 8]

但是，尝试在循环中获取备份路径会产生许多不应该有的空备份路径。例如：

for v in g.vertices():
    for vv in g.vertices():
        if v == vv:
            continue
        else:
            compute_paths(v, vv)

对于顶点 9 和顶点 8 之间的最短主路径和备份路径，将产生：

PRIMARY PATH:   [9, 3, 8]
SECONDARY PATH: []

我有点卡住了。我已经尝试使用 GraphView 类和其他一些东西创建图形的副本，但是每当我尝试在循环内计算它时，我似乎无法使备份路径发生。

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我发现了问题。

与其将边缘过滤器设置为 ，不如将None所需边缘上的布尔属性映射重置为 True。

以下产生了我需要的结果：

def compute_paths(source, dest):
    results = graph_tool.topology.shortest_path(g, source, dest, weights=weight)
    filteredge[results[1][0]] = 0
    g.set_edge_filter(filteredge)
    s_results = graph_tool.topology.shortest_path(g, source, dest, weights=weight)
    print "PRIMARY PATH:   %s" % ([g.vertex_index[x] for x in results[0]])
    print "SECONDARY PATH: %s" % ([g.vertex_index[x] for x in s_results[0]])
    filteredge[results[1][0]] = 1

我想我仍然可以将边缘过滤器设置为，None但这似乎是多余的。

于 2015-07-31T04:54:16.560 回答