私の問題は、幻覚剤に関するすべての単純な経路の問題です。ノードではなくエッジに基づいて、2 つのノード間のすべてのパスを見つける必要があります。
これを解決策として見つけましたが、実際のグラフのサイズを考えると、このアプローチは遅すぎます。これを改善するために実行できる最適化は何かを知りたいです。リンクで指定されたコードを deque() を使用するように変更しました
これもあまり役に立ちません
g=nx.MultiGraph()
g.add_edge(1,1,key='a')
g.add_edge(1,2,key='b')
g.add_edge(2,4,key='c')
g.add_edge(2,4,key='d')
g.add_edge(3,2,key='e')
g.add_edge(3,3,key='f')
g.add_edge(1,3,key='g')
g.add_edge(1,5,key='h')
g.add_edge(5,5,key='i')
all_path(1,4) の答え:
Path: 0 --> [(1, 1, 'a'), (1, 2, 'b'), (2, 4, 'c')]
Path: 1 --> [(1, 1, 'a'), (1, 2, 'b'), (2, 4, 'd')]
Path: 2 --> [(1, 1, 'a'), (1, 3, 'g'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'c')]
Path: 3 --> [(1, 1, 'a'), (1, 3, 'g'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'd')]
Path: 4 --> [(1, 1, 'a'), (1, 3, 'g'), (3, 3, 'f'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'c')]
Path: 5 --> [(1, 1, 'a'), (1, 3, 'g'), (3, 3, 'f'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'd')]
Path: 6 --> [(1, 2, 'b'), (2, 4, 'c')]
Path: 7 --> [(1, 2, 'b'), (2, 4, 'd')]
Path: 8 --> [(1, 3, 'g'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'c')]
Path: 9 --> [(1, 3, 'g'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'd')]
Path: 10 --> [(1, 3, 'g'), (3, 3, 'f'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'c')]
Path: 11 --> [(1, 3, 'g'), (3, 3, 'f'), (3, 2, 'e'), (2, 4, 'd')]