要计算图论中网络节点1的最短循环数量应该怎么做，请帮我提供相关代码

在图论中，寻找网络中某节点1的最短循环数量通常涉及寻找强连通分量（Strongly Connected Components，SCCs）。你可以使用深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS）配合拓扑排序算法来解决这个问题。这里是一个简单的Python代码示例，使用了`networkx`库：

import networkx as nx

# 假设我们有一个无向图G
G = nx.Graph()  # 或者 nx.DiGraph() 如果是有向图
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 1)])  # 添加边

def find_shortest_cycles(G, node):
    sccs = list(nx.strongly_connected_components(G))  # 获取强连通分量
    cycles = []

    for scc in sccs:
        if node in scc:  # 检查目标节点是否在当前SCC中
            dfs_results = [()]  # 初始化为一个空元组，表示无环
            visited = set()
            stack = [(node, [])]  # 使用栈存储当前路径

            while stack:
                current_node, path = stack.pop()
                if current_node not in visited:
                    visited.add(current_node)
                    path += (current_node,)
                    if current_node == node and len(path) > 1:  # 找到包含目标节点的环
                        cycles.append(tuple(path))  # 将环添加到结果列表
                    elif G.has_path(current_node, node):  # 如果当前节点可以到达目标节点，继续探索
                        stack.extend(((neighbor, path + (neighbor,))
                                      for neighbor in G.neighbors(current_node) if neighbor not in visited))
            
            return cycles

shortest_cycles = find_shortest_cycles(G, 1)
print("节点1的最短循环数量：", len(shortest_cycles))