我使用python 绑定到igraph来表示一个有向树。我想找到从该图中的一个节点到另一个节点的所有可能路径。不幸的是,我在 igraph 中找不到执行此任务的现成函数?
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对无限数量路径的关注
我正在谈论的图实际上是具有单根的有向无环图(DAG)。它表示事件的单向级联,在级联的各个级别上,可以拆分或合并在一起。正如我所说,这是一个单向图。还规定该图不包含任何循环。由于这两个原因,无限的路径列表是不可能的。
我想做什么?
我的目标是找到从图形顶部(根)到给定节点的所有可能路径。
您正在有向无环图 (DAG) 中寻找一个节点和另一个节点之间的所有路径。
树总是 DAG,但 DAG 并不总是树。不同的是,树的分支不允许加入,只能分裂,而 DAG 的分支可以一起流动,只要不引入循环。
您可以find_all_paths()
在“Python 模式 - 实现图”中找到您的解决方案。这需要稍加调整才能与 igraph 一起使用。我没有安装 igraph,但是使用模拟,这似乎有效:
def adjlist_find_paths(a, n, m, path=[]):
"Find paths from node index n to m using adjacency list a."
path = path + [n]
if n == m:
return [path]
paths = []
for child in a[n]:
if child not in path:
child_paths = adjlist_find_paths(a, child, m, path)
for child_path in child_paths:
paths.append(child_path)
return paths
def paths_from_to(graph, source, dest):
"Find paths in graph from vertex source to vertex dest."
a = graph.get_adjlist()
n = source.index
m = dest.index
return adjlist_find_paths(a, n, m)
从文档中不清楚 adjlist 是顶点索引列表还是顶点对象列表本身。我假设列表包含索引以简化使用 adjlist。因此,返回的路径是根据顶点索引。如果您需要它们,则必须将它们映射回顶点对象,或者调整代码以附加顶点而不是其索引。