Question

问题：在有向循环图中给定边对象时找到前n个最近边（2000）。

数据结构：链接类和Node类。链接类有一个from和to节点，它指向各自的节点对象。节点对象具有链接对象的传入和传出列表。

错误：我遇到了 RuntimeError：超出最大递归深度。你能不能帮我找到解决方法。让我知道逻辑是否有问题或代码需要优化。我相信我遵循BFS策略，即从可以遍历的对象相关节点中进行排队，看看它是否已被访问并尝试递归。

def start_search(self,link_object,neighbour_links):
    buffer_links=[]
    link_object.visited_flag=1
    neighbour_links.append(link_object)
    from_node=link_object.from_node
    to_node=link_object.to_node
    [buffer_links.append(link_object) for link_object in from_node.incoming_links]
    [buffer_links.append(link_object) for link_object in from_node.outgoing_links]
    [buffer_links.append(link_object) for link_object in to_node.outgoing_links]
    [buffer_links.append(link_object) for link_object in to_node.incoming_links]
    while len(buffer_links)>0 and len(neighbour_links)<1000:
        link_object=buffer_links.pop()
        if link_object.visited_flag==0:
           self.start_search(link_object,neighbour_links)
    return neighbour_links

Answer 1

您可以避免在节点上使用前进波前算法（广度优先搜索）来使用递归。这是算法的概述，它是一个很小的改编，使其适用于边缘：

使用最初为空的字典top_dist跟踪拓扑距离。
让dist = 0
将初始节点放在集wavefront。
为top_dist[node] = dist中的每个节点设置wavefront。
对于wavefront以外的top_dist附近的每个节点，添加该节点以设置next_wavefront。
增量dist
设置wavefront = next_wavefront
从4开始重复，直到无法再访问其他节点。

如果某些节点未被访问，则该图表具有多个弱组件。

如果步骤3中的初始节点是初始边缘的端点，则可以使用边缘节点上的top_dist贴图来获取边缘的距离。我认为距离边缘的有用定义是min(top_dist(e1), top_dist(e2)) + 1。现在你与每条边有距离，你可以抓住最近的2000。

该算法为O（| N | + | E |） - 边缘和节点数之和的线性。

Answer 2

使用表示为映射到其后继者的节点字典的DAG，您可以在发现它们时循环遍历节点：

>>> def bfs(dag, start, maximum):
        'Breadth-first search up to a given maximum number of nearest nodes'
        nearest = [start]
        seen = {start}
        for pred in nearest:
            for succ in dag.get(pred, ()):
                if succ not in seen:
                    seen.add(succ)
                    nearest.append(succ)
                    if len(nearest) == maximum:
                        return nearest
        return nearest
>>> dag = {'start': ['a', 'b', 'c'],
           'b': ['m', 'n'],
           'c': ['n', 'z'],
           'n': ['z'],
          }
>>> bfs(dag, 'start', 5)
['start', 'a', 'c', 'b', 'z']

找到前n个边，广度先搜索

2 个答案: