single_source_shortest_path_length#

sklearn.utils.graph.single_source_shortest_path_length(graph, source, *, cutoff=None)[source]#

返回从源节点到所有可达节点的最短路径长度。

参数:

graph{array-like, sparse matrix} 形状为 (n_nodes, n_nodes): 图的邻接矩阵。稀疏矩阵，LIL格式优先。
sourceint: 路径的起始节点。
cutoffint, default=None: 停止搜索的深度 — 仅返回长度小于等于 cutoff 的路径。

返回:

pathsdict: 可达的结束节点及其到源节点的路径长度，即 {end: path_length}。

示例

>>> from sklearn.utils.graph import single_source_shortest_path_length
>>> import numpy as np
>>> graph = np.array([[ 0, 1, 0, 0],
...                   [ 1, 0, 1, 0],
...                   [ 0, 1, 0, 0],
...                   [ 0, 0, 0, 0]])
>>> single_source_shortest_path_length(graph, 0)
{0: 0, 1: 1, 2: 2}
>>> graph = np.ones((6, 6))
>>> sorted(single_source_shortest_path_length(graph, 2).items())
[(0, 1), (1, 1), (2, 0), (3, 1), (4, 1), (5, 1)]

single_source_shortest_path_length#

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