networkx中图的nbunch的加权最小生成树

Question

我列出了起始点和节点以及它们之间的距离的列表，如下所示：

import networkx as nx

s, t = [], [] # int lists assuming long lists of starting and ending nodes forming a meshed network
d = [] # float list of  distance between each starting and ending node
G = nx.Graph()

for i, j, k in zip(s,t,d):
    G.add_edge(s,t, weight=d)

c是一个列表，它是G.nodes（）的子集，我想找到仅c个节点的最小生成树，但要考虑网络的权重和拓扑。 因此，我首先找到最短路径，如下所示：

for i in range(len(c)):
    for j in range(len(c)):
        for i != j
            path.append(nx.dijkstra_path(G, source=c[i], target=c[j])

或：path.append（nx.shortest_path（G，source = c [i]，target = c [j]）

由此，我将采用最短路径的长度在c个节点之间生成一个简化图，但以最短路径长度作为c个节点之间的权重，然后找到该简化图的最小生成树。

但是，当我尝试dijkstra时出现错误

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'list'

当我尝试时，shortest_path我没有权重

寻找加权最短路径有什么想法？

总体而言，在图中找到nbunch节点的加权最小生成树有更好的策略吗？

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