使用networkx bfs_tree按BFS顺序获得有向图的节点列表

Question

例如，考虑到：

G = nx.DiGraph()
G.add_path([0, 1])
G.add_path([0, 2])
G.add_path([0, 3])

G.add_path([1, 11])
G.add_path([1, 12])

G.add_path([2, 21])
G.add_path([2, 22])

G.add_path([3, 31])
G.add_path([3, 32])

我想要这个：0, 1, 2, 3, 11, 12, 21, 22, 31, 32

为什么bfs_tree的networkx文档在其示例中实际上使用了bfs_edges？而不是bfs_tree？树文档中给出的示例中的键行

print(list(nx.bfs_edges(G,0))) 

相反，使用bfs_edge (例如，通过print(list(nx.algorithms.bfs_tree(G, 0).edges())) )似乎会产生与示例代码返回的列表相同的结果，但显然要复杂得多。我能否以一种更简单的方式使用bfs_tree()来按BFS顺序获得有向图的_nodes_列表？

当然，我可以迭代从bfs_tree或bfs_edges返回的列表，并且只使用第二个元素。但难道没有更简单的方法吗？

Answer 1

为什么不将边缘元组的列表(每个两个节点)平平，然后取节点的set以确保唯一性？

list(set(sum(list(nx.algorithms.bfs_tree(G, 0).edges()), ())))

在假设的解决方案中，您将忽略0节点，并且它不会包含在输出中。

或者，您可以使用bfs_successors()方法获取节点块(传入0节点)并获取values。

[0].extend(nx.algorithms.bfs_successors(G, 0).values())
# Get your first, node, and extend with a list of all successor nodes in BFS order

Answer 2

在Networkx 2.6.2中，这实际上是有效的：

[0] + [successor for successors in dict(nx.bfs_successors(G, 0)).values() for successor in successors]

编辑：我最初的建议：

[0] + sum(dict(nx.bfs_successors(G, 0)).values(), [])

sum(l ,[])的成语使列表变平，但是二次型的。关于如何从列表中生成一个统一的列表的讨论