**污染物传播关键路径代码**
以下是一段Python代码，用于计算污染物的传播关键路径：
```python
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一个有向图
G = nx.DiGraph()
# 添加节点和边
G.add_node("原料A")
G.add_node("原料B")
G.add_node("中间产品C")
G.add_node("最终产物D")
G.add_edge("原料A", "中间产品C")
G.add_edge("原料B", "中间产品C")
G.add_edge("中间产品C", "最终产物D")
# 计算传播关键路径
try:
critical_path = nx.dag_longest_path(G)
print("污染物传播的关键路径为：", critical_path)
except nx.NetworkXNoPath:
print("没有找到污染物传播的关键路径")
# 绘图显示有向图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=5000)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color="gray")
plt.show()
```
**解释**
1. 首先，我们创建一个有向图（DiGraph）并添加一些节点和边。
2. 接下来，我们使用NetworkX库计算传播关键路径。由于我们没有具体的污染物传播关系，我们直接生成一个简单的有向图，以此作为示例。
3. 如果关键路径不存在，NetworkX会抛出异常。因此，我们需要处理这种情况并打印一个错误消息。
4. 最后，我们使用Matplotlib库绘制图表，显示我们有向图的结构。
**注意**
* 在实际应用中，您应该根据您自己的数据和关系计算传播关键路径，并将其与实际污染物传播关系进行匹配。
* NetworkX库提供了多种算法和方法来计算关键路径。您可以根据具体需求选择合适的算法并调整参数。
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