网络x。有向图。从起点走到终点答案

【问题标题】：networkx. digraph. walking from starting to ending nodes网络x。有向图。从起点走到终点
【发布时间】：2021-06-09 06:55:55
【问题描述】：

具有networkx DiGraph 呈现以下结构：我试图找到一种方法从最左边的节点（没有任何传入边）通过有向图从中间节点（具有传入和传出边）呈现data sources 呈现operators 将数据转换为最右边的边缘（只有传入边缘）呈现data destinations。我能够将初始图划分为一组孤立的子图（红色框）：

subgraphs = weakly_connected_components(g)

但是我需要找到以上述方式遍历每个子图的方法。问题是我有不同类型的图表： 1 - 反向树 2 - 直线 3 - 反向树 4 - 几个连接的反向树树（非反向树）也可能出现。

例如对于subgraph 1，我需要按以下顺序传递节点 1.1、1.2、1.3 或 1.1、1.3、1.2。确切的顺序并不重要。唯一的严格条件是在进入子图 4 中的 4.1 和 4.5 之前不传递到节点 4.7，但如上所述，我需要从没有任何传入边的节点开始行走。有人可以建议任何已经在networkx 中实现的现有算法，使这种步行成为可能吗？与图中的循环碰撞的概率为零。

在屏幕截图上构建图形的示例代码：

import networkx as nx
from networkx.algorithms.components import weakly_connected_components

g = nx.DiGraph()
for i in range(0, 23):
    g.add_node(i)

g.add_edge(13,12)
g.add_edge(9, 8)
g.add_edge(3, 10)
g.add_edge(5, 13)
g.add_edge(7, 11)
g.add_edge(9, 14)
g.add_edge(7, 15)
g.add_edge(7, 16)
g.add_edge(17, 18)
g.add_edge(18, 19)
g.add_edge(3, 20)
g.add_edge(3, 22)
g.add_edge(18, 22)
g.add_edge(22, 21)

# removing unused nodes (without edges)
g.remove_node(0)
g.remove_node(1)
g.remove_node(2)
g.remove_node(4)
g.remove_node(6)

# get subgraphs
subgraphs = weakly_connected_components(g)

for subgraph in subgraphs:
    # here I need to iterate nodes in each subgraph 
    # in following sequence - passing dependent node can't
    # be passed before passing it's dependency nodes. For 
    # example, 4.7 can't be passed before 4.1 and 4.5, 4.5
    # can't be passed before 4.4. But no matter which of 4.1
    # and 4.5 will be passed first.

谢谢。

【问题讨论】：

您的数据的最小工作示例将非常有用
@RiccardoBucco，已添加
叫做拓扑排序，在networkx.algorithms.dag.topological_sort下可以找到。
正是我需要的，@RiccardoBucco。非常感谢！您能否将您的评论设置为答案，以便我可以投票？

标签： python networkx digraphs

【解决方案1】：

按照 cmets 中的建议，您需要使用 networkx.topological_sort。有向图的拓扑排序是其顶点的线性排序，使得对于从顶点 u 到顶点 v 的每条有向边 uv，u 在排序中位于 v 之前。当且仅当图没有有向环，即，如果它是有向无环图 (DAG)，拓扑排序是可能的。

【讨论】：