使用Networkx在Python中查找1跳，2跳，...，k跳邻居

如果您正在查看未加权图，则可以使用广度优先搜索，并且小k的时间复杂度应为average O(<k>^k)，这<k>是所考虑图的平均程度。

如果要在加权图中计算多个距离，则应使用multi_source_dijkstra_path_length。我不确定该算法具有哪个运行时，但与Dijkstra的多次运行O(|V|log(|V|)+|E|)（取决于实现）相比，可能是一个改进。

如果要在加权图中使用最大距离的阈值，则可能取决于边缘上的权重分布以及最小或平均边缘权重，这会影响计算达到阈值所需的节点数。