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假设下面的数据框是一个边缘列表（inst2 和 Motherinst2 之间的关系），并且该 km 是我想要计算为分配给边缘的路径的属性。我对编码太陌生，无法制作可重复的边缘列表。

inst2 = c(2, 3, 4, 5, 6) 
motherinst2 = c(7, 8, 9, 10, 11) 
km = c(20, 30, 40, 25, 60)
df2 = data.frame(inst2, motherinst2)
edgelist = cbind(df2, km)
g = graph_from_data_frame(edgelist)

我知道如何计算图中顶点的路径长度，但我有一些属性附加到我想总结为路径长度的边上。它们是简单的属性（距离以公里计，时间以天计，速度以公里/天计）。

这就是我计算顶点路径（在根和终端/叶子之间）的方式：

roots = which(sapply(sapply(V(g),
                    function(x) neighbors(g, x, mode = 'in')), length) == 0)

#slight tweaking this piece of code will also calculate 'terminal' nodes (or leaves). (11):

terminals = which(sapply(sapply(V(g),
                    function(x) neighbors(g, x, mode = 'out')), length) == 0)


paths= lapply(roots, function(x) get.all.shortest.paths(g, from = x, to = terminals, mode = "out")$res)

named_paths= lapply(unlist(paths, recursive=FALSE), function(x) V(g)[x])

我只想基本上完全按照我上面所做的那样做，但是总结每条路径之间发生的距离、时间和速率（我将计算其平均值）。如果它有助于了解边缘是如何作为属性添加的，我已经像这样使用 cbind 了：

edgelist_df = cbind(edgelist_df, time, dist, speed)

我的图形对象（g）是这样设置的：

g <- graph_from_data_frame(edgelist_df, vertices = vattrib_df)

vattrib_df 是顶点的属性，这里我们不感兴趣。

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