tl;dr: distances
为我提供了路径长度,但在使用 simple_paths
时无法恢复这些路径中的节点。
我想在我的网络中找到给定长度的所有最短、简单的路径。我的网络可能相对较大(1000 个节点,数万条边),并且由于 simple_paths
相对较慢而 distances
很快,我想我可以先计算 距离
作为过滤步骤。
也就是说,我目前的策略是
- 计算每对顶点之间的所有简单路径的长度,即
dd = distances(my.net)
- 查找具有所需长度的路径,即
dd[dd ==desired.length]
- 恢复当前相对较小的路径列表中的节点。
但是,我在第 3 步失败了。也就是说,我无法恢复由 距离
给出的路径。 例如,在下面的代码中 distances
找到节点 D 和 X 之间长度为 3 的路径。当我尝试使用 simple_paths
找出该路径实际是什么时,我什么也没得到。 我做错了什么?
require(dplyr)
require(tidyverse)
require(igraph)
set.seed(1)
# make network
fake.net = data.frame(A = sample(LETTERS,50,replace = T),
B = sample(LETTERS,50,replace = T),
stringsAsFactors = F) %>%
dplyr::filter(!A==B) %>%
as.matrix() %>% graph_from_edgelist()
# find one path of length 3
dd = distances(fake.net)
ia = which(dd==3)[1]
v.from = V(fake.net)[ia %% ncol(dd)]
v.to = V(fake.net)[ceiling(ia / ncol(dd))]
# what is that path?
shortest_paths(fake.net, from = v.from, to = v.to)
$vpath
$vpath[[1]]
+ 0/26 vertices, named, from ffb91bb:
$epath
NULL
$predecessors
NULL
$inbound_edges
NULL
最佳答案
我猜你需要在which
中启用arr.ind
,并尝试如下代码(如果你的图表是定向的,你应该使用mode = “out”
in 距离
)
dd <- distances(fake.net, mode = "out")
idx <- which(dd == 3, arr.ind = TRUE)
all_simple_paths <- apply(
matrix(row.names(dd)[idx], ncol = 2),
1,
function(v) shortest_paths(fake.net, from = v[1], to = v[2])$vpath
)
你将获得
> head(all_simple_paths)
[[1]]
[[1]][[1]]
+ 4/26 vertices, named, from 84fcc54:
[1] G A Y D
[[2]]
[[2]][[1]]
+ 4/26 vertices, named, from 84fcc54:
[1] L A Y D
[[3]]
[[3]][[1]]
+ 4/26 vertices, named, from 84fcc54:
[1] G A F W
[[4]]
[[4]][[1]]
+ 4/26 vertices, named, from 84fcc54:
[1] U H I W
[[5]]
[[5]][[1]]
+ 4/26 vertices, named, from 84fcc54:
[1] O H I W
[[6]]
[[6]][[1]]
+ 4/26 vertices, named, from 84fcc54:
[1] L A F W
关于r - 使用 igraph 和 R 快速找到长度为 N 的所有路径,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66716588/