14

私はget_connected_componentsクラスの関数を書いていますGraph:

def get_connected_components(self):
    path=[]
    for i in self.graph.keys():
        q=self.graph[i]
        while q:
            print(q)
            v=q.pop(0)
            if not v in path:
                path=path+[v]
    return path

私のグラフは次のとおりです。

{0: [(0, 1), (0, 2), (0, 3)], 1: [], 2: [(2, 1)], 3: [(3, 4), (3, 5)], \
4: [(4, 3), (4, 5)], 5: [(5, 3), (5, 4), (5, 7)], 6: [(6, 8)], 7: [], \
8: [(8, 9)], 9: []}

キーはノードで、値はエッジです。私の関数は、この接続されたコンポーネントを提供します:

[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (2, 1), (3, 4), (3, 5), (4, 3), (4, 5), (5, 3), \
(5, 4), (5, 7), (6, 8), (8, 9)]

しかし、次のような 2 つの異なる接続コンポーネントがあります。

[[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (2, 1), (3, 4), (3, 5), (4, 3), (4, 5), \
(5, 3), (5, 4), (5, 7)],[(6, 8), (8, 9)]]

どこで間違えたのか分かりません。誰でも私を助けることができますか?

4

4 に答える 4

20

私はこのアルゴリズムが好きです:

def connected_components(neighbors):
    seen = set()
    def component(node):
        nodes = set([node])
        while nodes:
            node = nodes.pop()
            seen.add(node)
            nodes |= neighbors[node] - seen
            yield node
    for node in neighbors:
        if node not in seen:
            yield component(node)

短くエレガントなだけでなく、高速です。次のように使用します (Python 2.7):

old_graph = {
    0: [(0, 1), (0, 2), (0, 3)],
    1: [],
    2: [(2, 1)],
    3: [(3, 4), (3, 5)],
    4: [(4, 3), (4, 5)],
    5: [(5, 3), (5, 4), (5, 7)],
    6: [(6, 8)],
    7: [],
    8: [(8, 9)],
    9: []}

edges = {v for k, vs in old_graph.items() for v in vs}
graph = defaultdict(set)

for v1, v2 in edges:
    graph[v1].add(v2)
    graph[v2].add(v1)

components = []
for component in connected_components(graph):
    c = set(component)
    components.append([edge for edges in old_graph.values()
                            for edge in edges
                            if c.intersection(edge)])

print(components)

結果は次のとおりです。

[[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (2, 1), (3, 4), (3, 5), (4, 3), (4, 5), (5, 3), (5, 4), (5, 7)],
 [(6, 8), (8, 9)]]

バグを見つけてくれてありがとう、aparpara。

于 2012-12-12T09:52:22.823 に答える
5

グラフ表現を単純化しましょう。

myGraph = {0: [1,2,3], 1: [], 2: [1], 3: [4,5],4: [3,5], 5: [3,4,7], 6: [8], 7: [],8: [9], 9: []}

ここでは、キーがルートで値が連結成分である辞書を返す関数があります。

def getRoots(aNeigh):
    def findRoot(aNode,aRoot):
        while aNode != aRoot[aNode][0]:
            aNode = aRoot[aNode][0]
        return (aNode,aRoot[aNode][1])
    myRoot = {} 
    for myNode in aNeigh.keys():
        myRoot[myNode] = (myNode,0)  
    for myI in aNeigh: 
        for myJ in aNeigh[myI]: 
            (myRoot_myI,myDepthMyI) = findRoot(myI,myRoot) 
            (myRoot_myJ,myDepthMyJ) = findRoot(myJ,myRoot) 
            if myRoot_myI != myRoot_myJ: 
                myMin = myRoot_myI
                myMax = myRoot_myJ 
                if  myDepthMyI > myDepthMyJ: 
                    myMin = myRoot_myJ
                    myMax = myRoot_myI
                myRoot[myMax] = (myMax,max(myRoot[myMin][1]+1,myRoot[myMax][1]))
                myRoot[myMin] = (myRoot[myMax][0],-1) 
    myToRet = {}
    for myI in aNeigh: 
        if myRoot[myI][0] == myI:
            myToRet[myI] = []
    for myI in aNeigh: 
        myToRet[findRoot(myI,myRoot)[0]].append(myI) 
    return myToRet  

試してみよう:

print getRoots(myGraph)

{8: [6, 8, 9], 1: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 7]}

于 2012-10-01T11:32:38.810 に答える