图中的前 10 条最短路径 - Igraph 0.6 - Python 2.7

Question

自从我开始在我的编码中成功实现 Igraph 以来，我一直在想这个问题：你能用 get_all_shortest_paths 检索尽可能多的最短路径吗？假设是前 10 个。

到目前为止，我已经明白，在无向图中检索所有最短路径是没有意义的，因为在大多数情况下，它们的数量是无限的。

但是我可以只检索前 10 条最短路径吗？

我尝试使用无向的 g = Graph() 来实现这一点：

list = []
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[0])   # shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[1])   # second shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[2])   # third shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[3])   # forth shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[4])   # fifth shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[5])   # sixth shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[6])   # seventh shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[7])   # eigth shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[8])   # ninth shortest path
list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[9])   # tenth shortest path

#"distance" is from g.es["distance"]

列表索引超出范围总是会给我错误。 实际上我什至无法获得list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[1])，尽管我知道那里有超过 10 条路径。

图表没有什么特别之处。数以千计的顶点，都以某种方式连接，我的意思是各种顶点度数。

最后我想有一个 wx.spin 或 wx.ComboBox 在路径之间进行选择（即现实生活中最短的国道在冬天结冰，所以我想选择第二短的City1 和 City2 之间的道路......然后哦不......有袋鼠在上面跳，所以我选择第三条，或者更好的第四条路，因为我知道麦当劳，我真的很喜欢吃垃圾食品 bla bla）

我知道最短！= 短，但我需要类似的东西：如果最短不好，那么忽略它，转到第二个等等。 我已经在 Google 上搜索过，但我不清楚我该怎么做。

提前感谢您！

编辑：我可能会提到list.append(g.get_all_shortest_paths(index1,index2, "distance")[1]) 当然在有 2 条最短路径自然完全相同的距离时工作。

重要更新：

由于我不光彩地误解了g.get_all_shortest_paths，这部分将在我的代码中更改为g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")，我还提到该图是加权的，但无论如何这一点很明显：

list = []
g.es["weight"] = distance
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[0])   # shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[1])   # second shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[2])   # third shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[3])   # forth shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[4])   # fifth shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[5])   # sixth shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[6])   # seventh shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[7])   # eigth shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[8])   # ninth shortest path
list.append(g.get_shortest_paths(index1, index2, weights=distance, mode=ALL, output="vpath")[9])   # tenth shortest path

#"distance" is a list containing the weights
# graph is TRUE-ly weighted now

如何获取两个顶点之间的前 10 条或所有短路径？

这个问题仍在寻找被接受的答案。谢谢。

（P.S. 我在问题的第一部分中保留了错误的方法，因为可能有像我这样的其他巨大的 idiobooms 尝试同样的事情）

Answer 1

好的，我仍然不确定您所说的“前 10 条最短路径”是什么意思，但这是我认为您可能想要实现的目标。您有一个图表，其中边缘由两个端点的实际（例如，欧几里得）距离标记。你得到两点，你希望在它们之间找到一些替代路径，同时尽量保持这些路径尽可能短。请注意，由于您的图表是加权的，因此您不太可能在两点之间有许多 最短 路径 - 为了使所有路径成为 最短，它们总重量必须完全相同相同。如果您的权重“像乌鸦飞翔”那样测量实际距离，那么这种同时发生的情况就不太可能发生——您要寻找的十条路径的长度会略有不同。因此，get_all_shortest_paths 对您没有用处，不仅因为它不使用权重，还因为即使使用权重，您也不太可能在两点之间找到长度完全相同的多条路径。

另一种选择是get_shortest_paths，它可以考虑权重，但它只会返回一对顶点之间的一个路径。 （之所以称为get_shortest_paths 是因为如果您指定多个目标顶点，它会返回多个 路径——更准确地说，它为每个目标顶点提供一个路径）。所以，你不能用get_shortest_paths来获取你要找的十条路径。

经过一番谷歌搜索，我找到了一个可能对您有用的implementation of the k-shortest-paths algorithm。它不是igraph 的一部分，但您可以从igraph 保存图形，使用os.system 或Python 中的subprocess 模块调用k-shortest-paths 算法的编译可执行文件，然后解析结果以某种方式。