Python 3.x PythonNetworkX：在图上创建最大长度在起始点结束的随机路径

我有一个关于networkx和在这个图上创建随机路径的问题。 然而，假设我想在图上生成一条随机路径，它在开始处结束

这篇文章：（）解释了如何获得随机路径。然而，使用

path=next（nx.all_simple_path（G，source=0，target=5））

需要很长的时间来计算，因为我有一个有5000个节点和边的图，并且没有考虑到路径可以有一个最大长度，并且需要回到其起点

MVC示例，假设我想从random startpoint计算一个随机路由，该路由的长度可以小于等于5，并且需要从下图中返回到路径末端的原始StartCount：

import random
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
import pandas as pd
from matplotlib import animation
#from JSAnimation import IPython_display
%matplotlib inline

# initialise graph object
G = nx.Graph()
color_map =[]
G.add_node(1, pos=(1, 0)); color_map.append('r')
G.add_node(2, pos=(2, 0)); color_map.append('r')
G.add_node(3, pos=(3, -1)); color_map.append('r')
G.add_node(4, pos=(3, 1)); color_map.append('r')
G.add_node(5, pos=(4, -1)) ;color_map.append('r')
G.add_node(6, pos=(4, 1)); color_map.append('r')
G.add_node(7, pos=(5, 0)); color_map.append('r')
G.add_node(8, pos=(6, 0));  color_map.append('r')

e = [(1, 2, 1), 
    (2, 3, 1), 
    (2, 4, 2), 
    (3, 5, 5), 
    (4, 6, 2), 
    (5, 7, 1), 
    (4,5, 2),
    (6,3, 1),
     (7,2, 3),
    (6, 7, 2), 
    (7, 8, 1)]

G.add_weighted_edges_from(e)
labels = nx.get_edge_attributes(G,'weight')

nx.draw(G,nx.get_node_attributes(G, 'pos'))
nx.draw_networkx_edge_labels(G,nx.get_node_attributes(G, 'pos'),edge_labels=labels)
nx.draw_networkx_labels(G,nx.get_node_attributes(G, 'pos')

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您将如何为此设置代码？

这是一个非常重要的问题。我会将问题从代码实现中分离出来，然后交叉发布到一个数学stackexchange站点——例如，对于计算机科学或数学。您可以通过，其中N是路径的长度，获得可访问的节点。路径是否总是相当短？如果是这样，那么基于邻接矩阵幂创建一个较小的子图就足够了，这样您就可以创建所有路径并过滤起点和终点相同的路径。否则，我们需要想出更聪明的办法。你能链接到一个非玩具示例边列表（最好是csv格式）并指出中值和最大路径长度吗？不，路径不一定短，因此我认为使用邻接矩阵的方法会花费太多的计算时间@PaulBrodersenI将以csv格式上传一个非玩具示例边缘列表：-）我将搜索一个最能代表我的网络的边缘列表。它可以是任何足够大的道路网络，交叉点是节点，街道是边缘。今天晚些时候我会上传这个：-）@PaulBrodersen