【Python学习系列二十六】networkx库图最短路径求解

场景：基于python库networkx来求解图最短路径，相关算法基础参考
http://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/52931373 http://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/52953640
可看networkx源码了解其内部算法用的原理。

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

#读取文件，获取节点和边
f = open("D:\\tmp\\gy_contest_link_top.txt", "r")
nodelist=[]
edgelist=[]
while True:
line = f.readline()
if line:
pass # do something here
line=line.strip()
node=line.split(';')[0]#获取图节点
nodelist.append(node)
in_nodes=line.split(';')[1].split('#')#获取图边，该节点是终点
for ins in range( len(in_nodes) ) :
if in_nodes[ins].strip() !='':
in_edge=(in_nodes[ins],node)
if in_edge not in edgelist:
edgelist.append(in_edge)
out_nodes=line.split(';')[2].split('#')#获取图边，该节点是起点
for ins in range( len(out_nodes) ) :
if out_nodes[ins].strip() !='':
out_edge=(node,out_nodes[ins])
if out_edge not in edgelist:
edgelist.append(out_edge)
else:
break
f.close()
del nodelist[0] #删除表头生成的节点
del edgelist[0]
del edgelist[0] #删除表头生成的边
#print len(nodelist) #图节点
#print len(edgelist) #边数

#有向图构建
G=nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(nodelist)
G.add_edges_from(edgelist)

#任意两点间最短路径
'''
try:
n=nx.shortest_path_length(G,1,4)
print n
except nx.NetworkXNoPath:
print 'No path'
'''
path=nx.all_pairs_shortest_path(G)
#for item in path.items():
# print item
print path.popitem()

#强联通和弱联通
for c in nx.weakly_connected_components(G):#弱联通
print c

con = nx.strongly_connected_components(G)#强联通
print con
print type(con)
print list(con)

#有向图绘制
nx.draw_networkx(G, pos=None, arrows=True, with_labels=False)#with_labels=False不带节点名
#plt.savefig('D:\\tmp\\it.png')
plt.show()