如何在Java中構建加權有向無環圖

Question

我在類似的主題上進行了搜索，但是對於我的理解和理解水平來說，答案太模糊了，我認為它們對我的問題不夠具體。

類似線程：
樹（有向無環圖）實現
表示DAG（有向無環圖）

題：

我已經格式化了一個文本文件，其中包含以下格式的數據...
示例數據集：
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

我正在根據此數據構建加權定向DAG（以上只是代碼段）。 整個106kb的數據集在這里： 來源

--------------------------------------------------

考慮到逐行，每行的數據解釋如下...
第一行為例：
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

“＃”是行數據的分隔符/標記。
第一項，GO：0000109是節點名稱。
is_a：GO：xxxxxxx或part_of：GO：xxxxxxx的后續術語是連接到GO：0000109的節點。
如數據集中所示，某些后續術語也具有連接。
當is_a時，邊緣的權重為0.8。
當為part_of時，邊緣的權重為0.6。

--------------------------------------------------

我對DAG的使用方式有Google-d的知識，並且我了解這個概念。 但是，我仍然不知道如何將其放入代碼中。 我正在使用Java。
據我了解，圖通常由節點和弧組成。 該圖是否需要鄰接表來確定連接方向？ 如果是這樣，我不確定如何將圖形和鄰接表結合在一起進行通信。 構建完圖之后，我的第二個目標是從根節點中找出每個節點的度數。 數據集中有一個根節點。

為了說明，我繪制了下面第一行數據的連接示例：
圖片鏈接

我希望你們能理解我在這里想要實現的目標。 感謝您瀏覽我的問題。 :)

Answer 1

因為考慮起來比較容易，所以我寧願將它表示為一棵樹。 （這也使遍歷地圖和保持中間度更加容易。）

您可能有一個Node類，該類將具有子Node對象的集合。 如果需要，還可以將子關系表示為一個Relationship對象，該對象既具有權重又具有Node指針，並且可以存儲“ Relationship對象的集合。

然后，您可以從根開始在樹上散步，並用度數標記每個訪問的節點。

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

class Relationship{
    Node child;
    double weight;
}

class Tree{
    Node root;
}

在這里， Tree可能應該具有這樣的方法：

public Node findNodeByName(String name);

Node可能應該具有這樣的方法：

public void addChild(Node n, double weight);

然后，在解析每一行時，您調用Tree.findNodeByName（）來找到匹配的節點（如果不存在，則創建一個節點...但是如果您的數據很好，那不應該發生），然后在到該節點的線。

正如您所指出的，DAG不能真正轉換為樹，尤其是因為某些節點具有多個父節點。 您可以做的是插入與多個父級的子級相同的節點，也許使用哈希表來確定是否遍歷了特定節點。

Answer 2

閱讀評論后，您似乎對節點如何包含關系（每個關系又包含一個節點）感到困惑。 這是相當普遍的策略，通常稱為“復合模式”。

就樹而言，其想法是可以將樹視為由多個子樹組成-如果您要從樹上斷開節點及其所有祖先的連接，則斷開連接的節點仍會構成一棵樹，盡管它是較小的樹。 因此，代表一棵樹的自然方法是讓每個節點包含其他節點作為子節點。 這種方法使您可以遞歸地執行許多操作，對於樹木來說，這通常又是自然的。

讓節點跟蹤其子節點，樹的其他部分也不會模仿數學有向圖-每個頂點僅“知道”其邊緣，而沒有其他任何東西。

遞歸樹實現示例

例如，要在二元搜索樹中搜索元素，可以調用根的搜索方法。 然后，根檢查所尋找的元素是否等於，小於或大於其自身。 如果相等，則搜索以適當的返回值退出。 如果小於或大於，則根將分別調用左側或右側子級的搜索，它們將做完全相同的事情。

類似地，要將新節點添加到樹中，您將以新節點為參數調用根的add方法。 根決定是采用新節點還是將其傳遞給其子節點之一。 在后一種情況下，它將選擇一個子節點，並使用新Node作為參數調用其add方法。