如何使用 python 在无向图中找到所有可能的路径？答案

【问题标题】：How can I find all possibly paths in undirected graph using python?如何使用 python 在无向图中找到所有可能的路径？
【发布时间】：2017-11-21 17:43:52
【问题描述】：

我们以我们有这样一个 numpy 矩阵为例：

[[ 0  3  5 0]
 [ 3  0  2 9]
 [ 5  2  0 7]
 [ 0  9  7 0]]

我想找到从 0 到 3 的所有可能路径。我希望解决方案是中性的。我总是从 0 到矩阵的最新索引。在这种情况下 3. 也许已经有一个现成的算法或者有人可以展示自己的解决方案？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x numpy matrix graph

【解决方案1】：

您可以使用networkx。它是python图论的一个包。

import networkx as nx
import numpy as np
A=np.matrix([[ 0,  3,  5, 0],
             [ 3,  0,  2, 9],
             [ 5,  2,  0, 7],
             [ 0,  9,  7, 0]])
G=nx.from_numpy_matrix(A)

print(nx.shortest_path(G,source=0,target=3)) # shortest path
# Result
# [0, 1, 3]

print(list(nx.all_simple_paths(G,source=0,target=3))) # all simple paths
# Result
# [[0, 1, 2, 3], [0, 1, 3], [0, 2, 1, 3], [0, 2, 3]]

【讨论】：

但也有路径 0,2,3 或 0,2,1,3 或 0,1,2,3 对吗？
对不起，在我看来只有最短的路径。我更新了答案。
是的，我用过for path in nx.all_simple_paths(G,source=0,target=14): print(path)
您知道如何仅使用一条路径达到最大可能价值的目标吗？
图表是一些马尔可夫决策过程的表示？或者你从哪里得到概率？