scipy.sparse.csgraph.

breadth_first_tree

scipy.sparse.csgraph.breadth_first_tree(csgraph, i_start, directed=True)

返回由广度优先搜索生成的树

请注意，从一个指定节点开始的广度优先树是唯一的。

Added in version 0.11.0.

参数:

csgraph类似数组或稀疏矩阵

表示压缩稀疏图的 N x N 矩阵。输入的 csgraph 将被转换为 csr 格式进行计算。

i_start整数

起始节点的索引。

有向的bool, 可选

如果为 True（默认），则在有向图上操作：仅沿路径 csgraph[i, j] 从点 i 移动到点 j。如果为 False，则在无向图上找到最短路径：算法可以从点 i 到点 j 沿 csgraph[i, j] 或 csgraph[j, i] 前进。

返回:

cstreecsr 矩阵

从 csgraph 开始，以指定节点为起点的 N x N 有向压缩稀疏广度优先树的表示。

注释

如果存在多个有效解决方案，输出可能会因 SciPy 和 Python 版本的不同而有所变化。

示例

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以下示例展示了在一个简单的四节点图上，从节点0开始的深度优先树的计算:

 input graph          breadth first tree from (0)

     (0)                         (0)
    /   \                       /   \
   3     8                     3     8
  /       \                   /       \
(3)---5---(1)               (3)       (1)
  \       /                           /
   6     2                           2
    \   /                           /
     (2)                         (2)

在压缩稀疏表示中，解决方案如下所示：

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_tree
>>> X = csr_matrix([[0, 8, 0, 3],
...                 [0, 0, 2, 5],
...                 [0, 0, 0, 6],
...                 [0, 0, 0, 0]])
>>> Tcsr = breadth_first_tree(X, 0, directed=False)
>>> Tcsr.toarray().astype(int)
array([[0, 8, 0, 3],
       [0, 0, 2, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]])

请注意，生成的图是一个有向无环图，它跨越了整个图。从一个给定节点开始的广度优先树是唯一的。

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