如何在图表中识别未连接的兄弟姐妹?

时间:2016-09-05 10:47:47

标签: python nodes graph-theory graph-algorithm networkx

我有一个有向无环图,如下图所示。 GRAPH WITH SIBLING NODES

我想在此图中识别满足以下条件的所有此类节点组:

  • 组中的所有节点都没有相互连接

  • 组中的节点具有完全相同的父节点和子节点集

例如,将从上图获得以下节点组:

第1组:{3,4,5,6,7,8}

第2组:{16,17}

第3组:{19,20}

第4组:{21,22}

我有成千上万的这样的图表(有些图表有10k个节点)。我正在寻找一种使用networkx在Python中执行此操作的有效算法。

由于

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

请注意,第一个请求是多余的,因为第二个请求会覆盖它。对于两个连接的节点,不可能具有相同的父和子集。对于连接的节点,一个节点在父集中具有其他节点,在子集中具有反节点。

因此,同一组中的节点具有相同的父节点和子节点集。在python中,有一个简单的解决方案,通过父对子集和子集对进行dict索引来实现。我不确定它的效率如何,但值得一试。

from collections import defaultdict
children = {
    1: [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    2: [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    3: [9, 10],
    4: [9, 10],
    5: [9, 10],
    6: [9, 10],
    7: [9, 10],
    8: [9, 10],
    9: [10],
    10: [11, 12, 13],
    11: [14, 15],
    12: [13, 14, 15],
    13: [16, 17],
    14: [16, 17],
    15: [16, 17],
    16: [18],
    17: [18],
    18: [19, 20],
    19: [21, 22],
    20: [21, 22],
    21: [],
    22: [],
}
# Collect parents
parents = defaultdict(list)
for a, bs in children.iteritems():
    for b in bs:
        parents[b].append(a)
# Use default dict to collect nodes that have same parents and children
store = defaultdict(list)
for node in children.iterkeys():
    store[(tuple(sorted(children[node])), tuple(sorted(parents[node])))].append(node)
# Result
for s in store.itervalues():
    if len(s) > 1:
        print s

从图像来看,组{11,12}不是结果。 11未连接到13。

答案 1 :(得分:0)

Ante为我的问题提供了一个优雅的解决方案。 我已经修改了他的代码,以便与Python 3.5中的networkx图一起使用

给定有向无环图G

lineage = defaultdict(list)
for node in G.nodes():
    lineage[frozenset(G.predecessors(node)), frozenset(G.successors(node))].append(node)
for i in lineage.values():
    if len(i) > 1:
        print (i)  # a list containing the groups defined in the question

再次感谢Stack Overflow!

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