您正在寻找有向无环图（DAG）中一个节点与另一节点之间的所有路径。

树始终是DAG，但DAG并不总是树。区别在于，只要不引入任何循环，一棵树的分支就不允许连接，只能分开，而DAG的分支可以一起流动。

您可以find_all_paths()在“ Python模式-
实现图”中找到您的解决方案。这需要一些修改才能与igraph一起使用。我没有安装igraph，但使用模拟程序似乎可行：

def adjlist_find_paths(a, n, m, path=[]):
  "Find paths from node index n to m using adjacency list a."
  path = path + [n]
  if n == m:
    return [path]
  paths = []
  for child in a[n]:
    if child not in path:
      child_paths = adjlist_find_paths(a, child, m, path)
      for child_path in child_paths:
        paths.append(child_path)
  return paths

def paths_from_to(graph, source, dest):
  "Find paths in graph from vertex source to vertex dest."
  a = graph.get_adjlist()
  n = source.index
  m = dest.index
  return adjlist_find_paths(a, n, m)

从文档中尚不清楚附加列表是顶点索引列表的列表还是顶点对象本身的列表。我假设列表包含索引以简化使用邻接表。结果，返回的路径取决于顶点索引。如果需要，则必须将它们映射回顶点对象，或者修改代码以附加顶点而不是其索引。