如何在Java中构建加权有向无环图

Question

我在类似的主题上进行了搜索，但是对于我的理解和理解水平来说，答案太模糊了，我认为它们对我的问题不够具体。

类似线程：
树（有向无环图）实现
表示DAG（有向无环图）

题：

我已经格式化了一个文本文件，其中包含以下格式的数据...
示例数据集：
GO：0000109＃is_a：GO：0000110＃is_a：GO：0000111＃is_a：GO：0000112＃is_a：GO：0000113＃is_a：GO：0070312＃is_a：GO：0070522＃is_a：GO：0070912＃is_a：GO： 0070913＃is_a：GO：0071942＃part_of：GO：0008622
GO：0000112＃part_of：GO：0000442
GO：0000118＃is_a：GO：0016581＃is_a：GO：0034967＃is_a：GO：0070210＃is_a：GO：0070211＃is_a：GO：0070822＃is_a：GO：0070823＃is_a：GO：0070824
GO：0000120＃is_a：GO：0000500＃is_a：GO：0005668＃is_a：GO：0070860
GO：0000123＃is_a：GO：0005671＃is_a：GO：0043189＃is_a：GO：0070461＃is_a：GO：0070775＃is_a：GO：0072487
GO：0000126＃is_a：GO：0034732＃is_a：GO：0034733
GO：0000127＃part_of：GO：0034734＃part_of：GO：0034735
GO：0000133＃is_a：GO：0031560＃is_a：GO：0031561＃is_a：GO：0031562＃is_a：GO：0031563＃part_of：GO：0031500
GO：0000137＃part_of：GO：0000136

我正在根据此数据构建加权定向DAG（以上只是代码段）。 整个106kb的数据集在这里： 来源

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考虑到逐行，每行的数据解释如下...
第一行为例：
GO：0000109＃is_a：GO：0000110＃is_a：GO：0000111＃is_a：GO：0000112＃is_a：GO：0000113＃is_a：GO：0070312＃is_a：GO：0070522＃is_a：GO：0070912＃is_a：GO： 0070913＃is_a：GO：0071942＃part_of：GO：0008622

“＃”是行数据的分隔符/标记。
第一项，GO：0000109是节点名称。
is_a：GO：xxxxxxx或part_of：GO：xxxxxxx的后续术语是连接到GO：0000109的节点。
如数据集中所示，某些后续术语也具有连接。
当is_a时，边缘的权重为0.8。
当为part_of时，边缘的权重为0.6。

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我对DAG的使用方式有Google-d的知识，并且我了解这个概念。 但是，我仍然不知道如何将其放入代码中。 我正在使用Java。
据我了解，图通常由节点和弧组成。 该图是否需要邻接表来确定连接方向？ 如果是这样，我不确定如何将图形和邻接表结合在一起进行通信。 构建完图之后，我的第二个目标是从根节点中找出每个节点的度数。 数据集中有一个根节点。

为了说明，我绘制了下面第一行数据的连接示例：
图片链接

我希望你们能理解我在这里想要实现的目标。 感谢您浏览我的问题。 :)

Answer 1

因为考虑起来比较容易，所以我宁愿将它表示为一棵树。 （这也使遍历地图和保持中间度更加容易。）

您可能有一个Node类，该类将具有子Node对象的集合。 如果需要，还可以将子关系表示为一个Relationship对象，该对象既具有权重又具有Node指针，并且可以存储“ Relationship对象的集合。

然后，您可以从根开始在树上散步，并用度数标记每个访问的节点。

class Node{
    String name;
    List<Relationship> children;
}

class Relationship{
    Node child;
    double weight;
}

class Tree{
    Node root;
}

在这里， Tree可能应该具有这样的方法：

public Node findNodeByName(String name);

Node可能应该具有这样的方法：

public void addChild(Node n, double weight);

然后，在解析每一行时，您调用Tree.findNodeByName（）来找到匹配的节点（如果不存在，则创建一个节点...但是如果您的数据很好，那不应该发生），然后在到该节点的线。

正如您所指出的，DAG不能真正转换为树，尤其是因为某些节点具有多个父节点。 您可以做的是插入与多个父级的子级相同的节点，也许使用哈希表来确定是否遍历了特定节点。

Answer 2

阅读评论后，您似乎对节点如何包含关系（每个关系又包含一个节点）感到困惑。 这是相当普遍的策略，通常称为“复合模式”。

就树而言，其想法是可以将树视为由多个子树组成-如果您要从树上断开节点及其所有祖先的连接，则断开连接的节点仍会构成一棵树，尽管它是较小的树。 因此，代表一棵树的自然方法是让每个节点包含其他节点作为子节点。 这种方法使您可以递归地执行许多操作，对于树木来说，这通常又是自然的。

让节点跟踪其子节点，树的其他部分也不会模仿数学有向图-每个顶点仅“知道”其边缘，而没有其他任何东西。

递归树实现示例

例如，要在二元搜索树中搜索元素，可以调用根的搜索方法。 然后，根检查所寻找的元素是否等于，小于或大于其自身。 如果相等，则搜索以适当的返回值退出。 如果小于或大于，则根将分别调用左侧或右侧子级的搜索，它们将做完全相同的事情。

类似地，要将新节点添加到树中，您将以新节点为参数调用根的add方法。 根决定是采用新节点还是将其传递给其子节点之一。 在后一种情况下，它将选择一个子节点，并使用新Node作为参数调用其add方法。