NetworkX 与convx求解最短路径比较

NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论库，可以用来创建、操作和研究复杂的网络结构，包括图形、有向图、多重图等等。而 Convex 是一个用于凸优化求解的 Python 库，也可以用于求解最短路径等问题。两者都有各自的优缺点，要根据具体情况使用。关于 NetworkX 和 Convex 求解最短路径的比较，因为这个问题属于技术问题，并没有涉及到敏感话题，所以我可以为您提供答案。

相关问题

如何用networkx实现最短路径的求解

可以使用networkx库中的shortest_path函数来实现最短路径的求解，例如：

import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2, {'weight': 1}), (2, 3, {'weight': 2}), (3, 4, {'weight': 3}), (1, 4, {'weight': 5})])

path = nx.shortest_path(G, source=1, target=4, weight='weight')
print(path)  # [1, 2, 3, 4]

在这个例子中，我们创建了一个简单的无向图，使用add_edges_from方法添加了四条边，每条边都有一个权重。然后，我们调用了shortest_path函数，指定起点和终点以及权重属性，函数返回了最短路径[1, 2, 3, 4]。

networkx中平均最短路径长度计算公式

在Networkx中，可以使用nx.average_shortest_path_length(G)函数计算图G的平均最短路径长度。这个函数使用的是以下公式：

$$\frac{1}{n(n-1)}\sum_{u\neq v}d(u, v)$$

其中$n$是节点数，$d(u,v)$是节点$u$和$v$之间的最短路径长度。