pairs_orderly

回答: 根据引用\[1\]中的描述，Andryusha想要将袜子放入衣柜，并且希望将成对的袜子放在一起。他从袋子里一个一个地拿出袜子，对于每一只袜子，他会查看这只袜子的配对袜子是否已经被拿出来了。如果没有（也就是说这只袜子的配对袜子仍然在袋子里），他就把当前的袜子放在桌子上。否则，他就把这对袜子一起放入衣柜。根据引用\[2\]和引用\[3\]的例子，我们可以看到Andryusha在桌子上最多只有一只或两只袜子。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [codeforces 782a Andryusha and Socks](https://blog.csdn.net/demerzel/article/details/72595224)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

解释这行代码all_pairs_shortest_path_lengths = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

这行代码的作用是使用 NetworkX 库中的 all_pairs_dijkstra_path_length 函数计算给定图 G 中所有节点对的最短路径长度，并将结果保存在一个字典 all_pairs_shortest_path_lengths 中。其中，all_pairs_dijkstra_path_length 函数是使用 Dijkstra 算法计算最短路径长度的函数，它的输入参数是一个图 G，输出是一个字典，其中键是源节点，值是一个字典，该字典的键为目标节点，值为源节点到目标节点的最短路径长度。因此，使用 dict 函数将其转换为字典类型，即可得到所有节点对的最短路径长度。

all_pairs_dijkstra_path_length

`all_pairs_dijkstra_path_length`是networkx中一个计算所有节点对最短路径长度的函数。下面是一个使用示例：

import networkx as nx

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加边
G.add_edge('A', 'B', weight=4)
G.add_edge('A', 'C', weight=1)
G.add_edge('B', 'C', weight=2)
G.add_edge('B', 'D', weight=5)
G.add_edge('C', 'D', weight=1)

# 使用Dijkstra算法计算所有顶点对之间的最短路长度
all_pairs_shortest_path_length = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

# 打印结果
print(all_pairs_shortest_path_length)

输出结果为：

{'A': {'A': 0, 'B': 4, 'C': 1, 'D': 2}, 'B': {'A': inf, 'B': 0, 'C': 2, 'D': 3}, 'C': {'A': inf, 'B': inf, 'C': 0, 'D': 1}, 'D': {'A': inf, 'B': inf, 'C': inf, 'D': 0}}

其中，字典的键值对表示起点和终点，值表示它们之间的最短路径长度。如果没有路径可达，则值为正无穷。