利用python计算复杂网络中最短路径数量

计算复杂网络中最短路径数量可以使用Python中的networkx库。下面是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])

# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (2, 4), (1, 5)])

# 计算所有节点对的最短路径
shortest_paths = dict(nx.all_pairs_shortest_path(G))

# 统计最短路径数量
shortest_path_num = 0
for source, paths in shortest_paths.items():
    for target, path in paths.items():
        if len(path) == 1:  # 排除自环
            continue
        if len(path) == 2:  # 只有一条边的路径只有一条
            shortest_path_num += 1
        else:
            for i in range(1, len(path) - 1):
                if len(nx.all_shortest_paths(G, source=path[0], target=path[-1])[0]) == len(path):
                    shortest_path_num += 1
                    break

print('最短路径数量为：', shortest_path_num)

这个示例代码中，我们创建了一个有向图，然后使用`nx.all_pairs_shortest_path()`计算了所有节点对的最短路径。接下来，我们统计了所有最短路径数量。其中，我们需要注意排除自环和只有一条边的路径。对于长度大于2的路径，我们使用`nx.all_shortest_paths()`函数判断它是否为最短路径，如果是，则将计数器加1。最后输出最短路径数量。

当然，这只是一个示例代码，对于更大的复杂网络，可能需要使用更高效的算法来计算最短路径数量。