获取包含一定数量节点的networkx子图

如何解决获取包含一定数量节点的networkx子图

我有一个networkx DiGraph，我想提取包含一定数量节点的子图。 例如，有向图是0-1-2-3-4-5。我想获取包含3个节点的所有子图。结果应为：0-1-2、1-2-3、2-3-4、3-4-5。 我该怎么办？

解决方法

我不确定我是否正确理解：您的示例暗示您只想要已连接子图？在有向图中，存在多种连接（弱连接和强连接）。因此，您必须确定要寻找的人。

这可能有效：

import networkx as nx
from itertools import combinations

# The graph in your example (as I understand it)
G = nx.DiGraph((i,i+1) for i in range(5))

num_of_nodes = 3 # Number of nodes in the subgraphs (here 3,as in your example)
subgraphs = [] # List for collecting the required subgraphs
for nodes in combinations(G.nodes,num_of_nodes):
    G_sub = G.subgraph(nodes) # Create subgraph induced by nodes
    # Check for weak connectivity
    if nx.is_weakly_connected(G_sub):
        subgraphs.append(G_sub)

combinations(G.nodes,num_of_nodes)迭代num_of_nodes中许多节点的G的所有唯一组合。

所选子图正是您提到的子图：

print([H.nodes for H in subgraphs])
print([H.edges for H in subgraphs])

显示

[NodeView((0,1,2)),NodeView((1,2,3)),NodeView((2,3,4)),NodeView((3,4,5))]
[OutEdgeView([(0,1),(1,2)]),OutEdgeView([(1,2),(2,3)]),OutEdgeView([(2,3),(3,4)]),OutEdgeView([(3,4),(4,5)])]

如果您的图形是

G = nx.DiGraph([(i,i+1) for i in range(5)] + [(i+1,i) for i in range(5)])

您正在寻找牢固的连接性，那么您必须使用

...
    # Check for strong connectivity
    if nx.is_strongly_connected(G_sub):
        ...

（通常的警告：G.subgraph()只给您一个视图。）