networkx节点node样式style定制化，Python importnetworkxasnx frommatplotlibimportpyplotasplt KEY='key' defapp(): G=nx.DiGraph() plt.figure(figsize=(12,10),dpi=100) G.add_node(G.number_of_nodes()) G.add_node(G.number_of_nodes()) G.add_node(G.number_of_nodes()) G.nodes[0][KEY]=[(90,1),(80,2),(70,3)] G.no...
首先需要安装networkx： pipinstallnetworkx 绘制图和树节点的拓扑图需要matplotlib，也需要安装： pipinstallmatplotlib 一个代码例子： importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt defmy_grap(): G=nx.Graph(my_seq='first_graph') G.add_node('a',my_index='NO-1') G.add_nodes_from(['b','c'],my_index='NO-2/3') G.add_nodes_from(['d','e','f...
BreadthFirstSearch，广度优先搜索（遍历），BFS实现一般基于队列。队列在广度优先搜索遍历中是关键点。 （1）队列Q在弹出最左边头部的节点V的同时，要把与V邻接的子节点立即加入队列Q的尾部。然后在while循环中重复处理（弹出最最左边头部的节点）。直到队列的长度为0，循环结束，也即算法完成遍历搜索。 （2）本例基于networkx实现，networkx提供了节点、图、边的现成工具，只需要按照需要记录节点的访问情况，当每一个节点作为顶点被弹出时候，标记它为已访问（visited=true），全图搜索路径由此产生。 一个例子： importnetworkxasnx import...
（1）深度优先搜索遍历，通常使用栈来保存遍历搜索过的节点记录。当搜索到的节点没有子节点，意味着达到了尽头，开始回退。回退的过程其实就是把栈顶的节点弹出（删掉），然后再次在栈中读第一个元素（本例是列表实现的栈，即为0号元素）。 （2）每个节点用一个标志位标记当前节点是否已经访问过，如果访问过，压入栈顶。 （3）每次迭代独取当前顶点V时候，同时要把顶点V的子节点压入栈。 importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt 记录搜索路径 search_path=[] defmy_graph(): G=nx.gnm_random_gr...
networkx有向图或二叉树的root根节点，Python 原理：networkx有向图或者一棵二叉树，它的根节点（root节点）、出发源点，没有前驱（前继），或者称之为父节点。根据这一个原理，遍历所有networkx的节点，如果该节点没有前继节点（父节点），那么该节点就是整个有向图或树的root根节点。 defget_root_node(G): node=None forninG.nodes(data=True): predecessors=G.predecessors(n[0]) iflen(list(predecessors))0: node=n break returnnode ...
（1）BellmanFordAlgorithm，贝尔曼-福特算法，图中搜索遍历最短路径的一种适应性强的算法。BellmanFordAlgorithm可以应用在负值边权的图，这和dijkstra最短路径算法有差异，dijkstra不适应于存在负边权的图。BellmanFordAlgorithm是一种广度优先搜索最短路径策略。经过全部迭代后，每一个节点中保存的权值（nodeweight），即为从起始点（一般为0）到该节点的最小路径值。 （2）BellmanFordAlgorithm在迭代开始时候，选一个顶点V，然后在队列Q中保存与顶点V相邻接的节点，并更新相邻接的节点权值。但是，要特别注意，所...
networkx图论DepthFirstSearch深度优先搜索遍历DFS，基于递归，Python DFS又称为深度优先遍历，在图论中用于搜索图中的点和路径。简单写一个Python实现，图的表示用networkx。networkx本身提供了节点连接的结构已经提供了对节点状态值保存的便捷手段。 在每个节点中存放一个visited值，boolean类型，如果已经访问过，记为true，不再搜索遍历。 importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt 记录搜索路径 search_path=[] defmy_graph(): G=nx.gnm_ra...
BST二叉搜索树插入节点建树并找出失衡节点，networkx，Python importrandom frommatplotlibimportpyplotasplt importnetworkxasnx PARENT='parent' LEFT='left' RIGHT='right' defapp(): SIZE=5 data=[] foriinrange(SIZE): data.append(i) random.shuffle(data) G=nx.DiGraph() whilelen(data)>0: print('-') d=data.pop() insert(G,...
importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt defmy_graph(): G=nx.cubical_graph() pos=nx.spring_layout(G) options={"node_size":400,"alpha":0.8} nx.draw_networkx_nodes(G,pos, nodelist=[0,1,2,3], node_color="r", options) nx.draw_networkx_nodes(G,pos, nodelist=[4,5,6,7], node_color="b", options)...
BST插值建树re-balance再平衡构建AVL(Adelson-Velskii&Landis)平衡二叉搜索树，基于networkx、binarytree，implementbyPython networkx提供了完善的节点和树的边线功能，但没有根据给定的值创建平衡AVL树的能力，借助于networkx构建BST二叉搜索树，在插入新值过程中，导致二叉树失衡，再平衡它。binarytree虽然有方便的树的节点打印管理和维护能力，但binarytree在BST失衡时候的再平衡过程中，binarytree的节点几乎不可能完成对树的再平衡形成AVL。所以基于networkx建树-平衡，然...
此种类型2D网格图，类似于棋盘等。 importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt defmy_graph(): G=nx.grid_2d_graph(4,4) pos=nx.spring_layout(G,iterations=100) nrows=2，ncols=2，index=1 plt.subplot(2,2,1) nx.draw(G,pos,font_size=10,with_labels=True) nrows=2，ncols=2，index=2 plt.subplot(2,2,2) nx.draw(G,pos,node...
借助networkx提供的节点、边、图绘制便捷功能，自己写了一个Prim逻辑实现，练手。 最小生成树现实中场景：比如大城市多个地点之间修建连通的公路，如何选择连接的点，才使得建造代价最小、且能够连通所有城市地点。 PrimAlgorithm核心是：迭代寻找最小权边的点，接入图。 把图中的节点分为U，V两部分，可以先把V装满图中的点,V=[v2,v3,v4,v5,,,vn]。算法启动时候，U=[]为空，任取一点假设是v1装入U，U=[v1]，然后将V中所有与U中点邻接的点形成的边，取权最小的，把点从V中移除放入U。依次迭代，注意，越往后，U中点越多，要计算所有U中点和V中点邻接的边，取最小的...