如何在Yen的最短路径算法（python networkx）中忽略等长路径

我正在使用一个代码来实现Yen的算法，以便找到k条最短路径。但是，我希望它生成不同长度的k条最短路径，即如果多条路径具有相同的长度，它只选择其中一条并返回长度

日元算法代码如下：

我尝试将if path_uunot in A:结尾的行更改为if path_uunot in A and cost_unot in A_ucosts:，但这会返回错误

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-58-038c80524d5d> in <module>()
----> 1 ksp(G,'source','target',100,"weight")

<ipython-input-54-7b3d0aa42558> in ksp(graph, source, target, num_k, weight)
     77                 except Empty:
     78                     break
---> 79         except Queue.IndexError:
     80             pass
     81 

AttributeError: 'module' object has no attribute 'IndexError'

如果我这样做

print newnewksp(G,'source','target',8,"weight")
print newksp(G,'source','target',35,"weight")
print ksp(G,'source','target',35,"weight")

其中newksp是我的建议，newnewksp@H4kim是我的建议

[12.0, 13.0, 22.0, 27.0, 31.0, 40.0, 43.0, 50.0]
[12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 19.0, 20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0, 32.0, 34.0, 35.0, 36.0, 37.0, 39.0, 40.0, 41.0, 42.0, 47.0, 48.0, 49.0, 50.0, 51.0, 52.0, 53.0, 54.0, 55.0, 56.0, 57.0]
[12.0, 13.0, 13.0, 14.0, 14.0, 15.0, 15.0, 16.0, 19.0, 20.0, 20.0, 21.0, 21.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 23.0, 23.0, 23.0, 23.0, 24.0, 24.0, 24.0, 25.0, 25.0, 25.0, 27.0, 27.0, 28.0, 28.0, 28.0, 29.0, 29.0]

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我认为您的更改是可以的，但是Queue.IndexError应该被IndexError替换，因为它是python内置的异常。相反，Empty不是内置异常，因此它应该是Queue.Empty

我想我们不应该在主循环中更改A，因为它对算法至关重要。相反，我们可以尝试通过跟踪集合中的不同成本值来改变最终条件：

将networkx导入为nx 导入队列 def path_成本图，路径，权重=无： 路径成本=0 对于rangelenpath中的i： 如果i>0： 边=路径[i-1]，路径[i] 如果重量！=无： pathcost+=图形。获取边数据*边[权重] 其他： 数一数边的数目 路径成本+=1 返回路径成本 def KSPGRAPHE、源、目标、数量k、重量： 从源到目标的最短路径 A=[nx.shortest_路径图，源，目标，权重=weight] A_成本=[path_成本图，A[0]，权重] 唯一成本=setA成本 初始化堆以存储可能的第k条最短路径 B=队列。优先级队列 k=1 而lenunique_成本i且rootPath==path[：i]： 删除作为共享相同根路径的先前最短路径的一部分的链接 边=路径[i]，路径[i+1] 如果不是，则图形具有_边*边： 持续 已删除边。追加边，图形。获取边数据*边 图。删除_边*边 计算从支线节点到汇点的支线路径 尝试： spurPath=nx。最短路径图，spurNode，目标，权重=权重 整个路径由根路径和分支路径组成 totalPath=rootPath+spurPath totalPathCost=路径\成本图、totalPath、权重 将潜在的k-最短路径添加到堆中 B.PuttalPathCost，totalPath 除nx.NetworkXNoPath外： 通过 添加回从图形中删除的边 对于已删除的_边中的已删除的_边： graph.add_边 *已删除_边[0]， **已删除的_边[1] 按成本排序潜在的k-最短路径 B已经分类了 将成本最低的路径添加为k-最短路径。 尽管如此： 尝试： 成本，路径=B.getFalse 如果路径不在A中： A.追加路径_ A_成本_ 唯一成本。添加成本_ 打破 队列除外。空： 打破 除索引器外： 通过 k+=1 退货成本清单 它将返回以下示例：

>>>打印kspG，“来源”，“目标”，35，重量 [12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 19.0, 20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 24.0, 25.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0, 32.0, 33.0, 34.0, 35.0, 36.0, 37.0, 38.0, 39.0, 40.0, 41.0, 42.0, 43.0, 44.0, 45.0, 46.0, 47.0, 48.0, 49.0]

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谢谢你的回答！如果我改为IndexError，现在会出现一个错误名称error Tracback last in-->1 kspG、'source'、'target'，100、kspgraph中的权重、source、target、num_k、，权重75 A_costs.appendcost 76 break-->77除空：78除索引器外break 79:NameError:未定义全局名称“Empty”您的代码给出错误：UnboundLocalEr

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ror回溯-->1 kspG，'source'，'target'，100中最近的调用，kspgraph中的权重，source，target，num_k，weight 29 try:-->30 for i in rangelenA[k-1]-1:UnboundLocalError:赋值前引用的局部变量'k'，我尝试在lenAprint newnewksp(G,'source','target',8,"weight") print newksp(G,'source','target',35,"weight") print ksp(G,'source','target',35,"weight")

[12.0, 13.0, 22.0, 27.0, 31.0, 40.0, 43.0, 50.0]
[12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 19.0, 20.0, 21.0, 22.0, 23.0, 27.0, 28.0, 29.0, 30.0, 31.0, 32.0, 34.0, 35.0, 36.0, 37.0, 39.0, 40.0, 41.0, 42.0, 47.0, 48.0, 49.0, 50.0, 51.0, 52.0, 53.0, 54.0, 55.0, 56.0, 57.0]
[12.0, 13.0, 13.0, 14.0, 14.0, 15.0, 15.0, 16.0, 19.0, 20.0, 20.0, 21.0, 21.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 23.0, 23.0, 23.0, 23.0, 24.0, 24.0, 24.0, 25.0, 25.0, 25.0, 27.0, 27.0, 28.0, 28.0, 28.0, 29.0, 29.0]