Python 获取包含中间所有节点的networkx子图

我有一个networkx有向图，我想通过传入一个节点列表从中提取一个子图。但是，子图可以包含可能位于我传递的节点之间的所有节点。我选中了

nx.subgraph（）

，但它的工作方式与我的预期不同。举个小例子：

import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
edges = [(7, 4), (3, 8), (3, 2), (3, 0), (3, 1), (7, 5), (7, 6), (7, 8)]
G.add_edges_from(edges)
H = get_subgraph(G, [0,6,7,8])

如何编写函数

get_subgraph（）

，使H具有边

[（3,8）、（3,0）、（7,6）、（7,8）]

？ 我需要的子图包含我在

get\u subgraph（）

函数中传递的节点之间的输出路径和传入路径中的所有节点。

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一种方法是找到指定节点集之间的最长路径长度，然后找到包含路径中所有节点的相应诱导子图。然而，作为一个有向图，在所说的节点

3

和

7

之间将没有直接路径。所以我们需要在图的无向副本中找到路径。让我们设置问题：

G = nx.DiGraph()
edges = [(7, 4), (3, 8), (3, 2), (3, 0), (3, 1), (7, 5), (7, 6), (7, 8)]
G.add_edges_from(edges)

plt.figure(figsize=(10,6))
pos = nx.spring_layout(G, scale=20, k=3/np.sqrt(G.order()))
nx.draw(G, pos, node_color='lightblue', 
        with_labels=True, 
        node_size=1500,
        arrowsize=20)

现在，我们可以获取图形的无向副本，并查找指定节点的所有副本：

from itertools import combinations

H = nx.to_undirected(G)

nodelist = [0,6,7,8]
paths = {}
for nodes in combinations(nodelist, r=2):
    paths[nodes] = nx.shortest_path_length(H, *nodes)

print(paths)
# {(0, 6): 4, (0, 7): 3, (0, 8): 2, (6, 7): 1, (6, 8): 2, (7, 8): 1}

我们可以用以下公式在无向图中找到最长路径：

max_path = max(paths.items(), key=lambda x: x[1])[0]
longest_induced_path = nx.shortest_path(H, *max_path)

相应的诱导子图可通过以下方式获得：

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我从以下问题中理解： 您需要一条路径中的所有节点，但需要提供该路径的一些节点，算法应该提供该路径的所有节点，然后您可以将这些节点传递给一个图并生成一个新的图。 它应该是你想要的： 1.必须使用此方法迭代所有节点对：

from itertools import combinations
b= combinations('ABCD', 2)
print(list(b))  --> [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]

您必须使用此选项获得所有路径：

您必须选择具有最大节点的路径，这就是您的解决方案

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理解。谢谢你的意见。这与雅图的答案相似

from itertools import combinations
b= combinations('ABCD', 2)
print(list(b))  --> [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]