从度量> = 3的节点处拆分的图形中检索路径

Question

当我向图表添加路径时：

>>> graph = nx.MultiGraph()  # Needs to be MultiGraph/MultiDiGraph.
>>> graph.add_path([1,2,3,4,5])
>>> graph.add_path([2,6,7])
>>> graph.add_path([4,8,9,10,11])

我可以做什么来检索在度数> = 3的节点上拆分的路径？ 所以我得到：

[[1, 2], [2, 6, 7], [2, 3, 4], [4, 8, 9, 10, 11], [4, 5]]

Answer 1

我假设你事先知道你的路径。 如果你真的开始使用图表并希望将其“剥离”到路径中，请告诉我。 我会建议另一种方法。

这是我想出来的，可能不是最快或最优雅的方式，但它应该工作：

import networkx as nx

graph = nx.MultiGraph()
paths = [[1,2,3,4,5], [2,6,7], [4,8,9,10,11]]

for path in paths:
    graph.add_path(path)

splitted_paths = []    

# generate list of nodes at which the paths are to be splitted
splitting_nodes = [node for node in graph if graph.degree(node)>=3]

for path in paths:
    # find the splitting nodes in the current path
    splitting_nodes_in_path = [node for node in splitting_nodes if node in path]
    for splitting_node in splitting_nodes_in_path:
        # get remaining path up to the current splitting node
        path_piece = path[:path.index(splitting_node)+1]
        if len(path_piece) > 1:
            splitted_paths.append(path_piece)
        # overwrite current path with the remaining path
        path = path[path.index(splitting_node):]
    # get the remaining piece from the last splitting node until the end of the current path
    if len(path) > 1:        
        splitted_paths.append(path)

print splitted_paths

希望这可以帮助！

编辑1：删除了一个不必要的for循环并添加了一些丢失的代码行

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编辑2：如果您需要从图表开始，如@marcus评论建议，并希望在给定的路径列表中有两个路径“粘在一起”，如果它们连接没有度数> = 3的节点，你有使用不同的方法。 我没有时间完全编写我的想法来解决这个问题，但这里是我想要尝试的草图：

• 编写一个函数cut(graph, node) ，它接受Networkx图和nodelabel并逐个node替换node （ node ）新节点，每个节点连接到一个node的邻居（一个人必须想到一个聪明的方法来命名新节点） ，所以最终他们来自哪里清楚）
• 将cut()应用于度> = 3的所有节点，最后得到一个断开连接的图，其中每个组件都是所需的分割路径之一

以下Networkx函数可能对此有用： remove_node() ， remove_node() subgraph() 。 all_simple_paths() ， predecessor()和Operators 。

Answer 2

第一：你为什么需要MultiGraph？ 根据你的说法，一个简单的DiGraph就足够了; 只有在需要两个不同的连接时才需要MultiGraphs，例如节点4和10，具有不同的属性。

很多nx函数不适用于MultiGraphs，但如果DiGraphs可以工作，那么你可以尝试使用weakly_connected_subcomponent_graphs 。 我没有时间对其进行完全编码，但这应该是算法：

1-获取程度> = 3的所有节点（这很容易，并留给读者练习），以及连接到它的任何节点（前辈+后继者）。 2-从图中删除节点。 这应该只留下度<= 2的节点.3-调用weakly_connected_subcomponent_graphs。 这将返回未相互连接的剩余图形的林。 4-但是不包括度> = 3的节点; 你需要把它们加回去。 你必须添加节点和边; 你可以从弱连接的子树中获取节点列表，添加连接节点，并向原始图形询问子图，或者自己添加边。

这应该相当快。