使用 Networkx 在 Python 中查找 1 跳、2 跳、...、k 跳邻居
Finding 1-hop, 2-hop, ..., k-hop neighbors in Python using Networkx
我正在尝试使用 nx.single_source_dijkstra_path_length 在图中找到一些特定节点（比如说 l 节点）的 1 跳、2 跳，如果需要的话，k 跳邻居。
- 根据每个步骤（1 跳、2 跳、...）的时间复杂度是多少，
- 有没有更快的算法？
如果你看的是未加权的图，你可以使用广度优先搜索，小k的时间复杂度应该是平均的O(<k>^k)，其中<k>是图的平均度数被视为图表。
如果您想在加权图中计算多个距离，您应该使用 multi_source_dijkstra_path_length。我不确定该算法具有哪个运行时，但与 Dijkstra 的多次运行相比，它可能是一个改进，Dijkstra 具有 O(|V|log(|V|)+|E|)（取决于实现）。
如果您想在加权图中使用最大距离阈值，它可能取决于边上的权重分布以及最小或平均边权重，这会影响计算达到阈值。
我正在尝试使用 nx.single_source_dijkstra_path_length 在图中找到一些特定节点（比如说 l 节点）的 1 跳、2 跳，如果需要的话，k 跳邻居。
- 根据每个步骤（1 跳、2 跳、...）的时间复杂度是多少，
- 有没有更快的算法？
如果你看的是未加权的图，你可以使用广度优先搜索，小k的时间复杂度应该是平均的O(<k>^k)，其中<k>是图的平均度数被视为图表。
如果您想在加权图中计算多个距离，您应该使用 multi_source_dijkstra_path_length。我不确定该算法具有哪个运行时，但与 Dijkstra 的多次运行相比，它可能是一个改进，Dijkstra 具有 O(|V|log(|V|)+|E|)（取决于实现）。
如果您想在加权图中使用最大距离阈值，它可能取决于边上的权重分布以及最小或平均边权重，这会影响计算达到阈值。