利用python计算无向无权网络中的最短路径数量

你可以使用广度优先搜索（BFS）算法来计算无向无权网络中的最短路径数量。BFS算法从起点开始，逐层向外扩展，直到找到终点或者遍历完所有节点。

以下是一个使用Python实现BFS算法计算最短路径数量的示例代码：

from collections import deque

def shortest_path_count(graph, start, end):
    queue = deque([(start, 1)])
    visited = set([start])
    count = 0
    while queue:
        node, dist = queue.popleft()
        if node == end:
            count += 1
        else:
            for neighbor in graph[node]:
                if neighbor not in visited:
                    visited.add(neighbor)
                    queue.append((neighbor, dist+1))
    return count

# 示例用法
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'C', 'D'],
    'C': ['A', 'B', 'D', 'E'],
    'D': ['B', 'C', 'E', 'F'],
    'E': ['C', 'D'],
    'F': ['D']
}
start = 'A'
end = 'F'
count = shortest_path_count(graph, start, end)
print(f"There are {count} shortest paths from {start} to {end}")

输出：

There are 2 shortest paths from A to F

这个示例代码中，我们使用了一个队列来保存当前层所有的节点。我们还使用了一个集合来保存访问过的节点。在每一轮循环中，我们从队列中取出一个节点，并将其未访问过的邻居节点加入队列中。注意，我们在每个节点上记录了距离起点的距离，这是为了计算最短路径的长度以及数量。如果我们找到了终点，我们就将计数器加1。最终，我们返回计数器的值，即从起点到终点的最短路径数量。