问题现象与背景
在使用Python的NetworkX库进行图算法分析时，single_source_dijkstra方法是计算单源最短路径的常用工具。然而，用户常会遇到该方法返回的路径为空列表或抛出异常的情况。例如：
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B', weight=1.5)
path = nx.single_source_dijkstra(G, source='A', target='C') # 目标节点不可达此时，若目标节点与源节点不连通，方法可能返回空路径或触发NetworkXNoPath异常。
根本原因分析
路径为空的常见原因包括：
- 节点不存在：检查图结构中是否包含
source和target节点。 - 权重配置错误：未正确设置
weight属性或使用负权边（Dijkstra算法不支持）。 - 图不连通：源节点与目标节点位于不同连通分量。
- 有向图方向限制：若图为有向（
nx.DiGraph），需确认路径方向性。
解决方案
1. 验证节点与连通性
通过nx.has_path(G, source, target)预检查连通性：
if nx.has_path(G, 'A', 'C'):
path = nx.single_source_dijkstra(G, 'A', 'C')2. 处理异常情况
捕获NetworkXNoPath异常并提供备用逻辑：
try:
path = nx.single_source_dijkstra(G, 'A', 'C')
except nx.NetworkXNoPath:
print("目标节点不可达")3. 检查权重属性
确保边权重字段名与算法参数一致：
# 默认使用'weight'，若字段名为'cost'需显式指定
path = nx.single_source_dijkstra(G, 'A', 'C', weight='cost')性能优化建议
在大规模图中，可采取以下优化措施：
- 使用
nx.predecessor提前计算所有节点的前驱，减少重复调用。 - 优先选择
nx.bidirectional_dijkstra加速双向搜索。 - 对稀疏图采用
scipy.sparse矩阵存储以降低内存占用。
扩展应用场景
本方案同样适用于：
- A*算法：需自定义启发式函数时。
- 多目标路径规划：结合
k_shortest_paths扩展功能。 - 动态图更新：使用
nx.relabel_nodes维护节点一致性。