我有一个带有权重的边列表,我想从它们获得不相交的集合。但是,我想在集合中跟踪权重。例如,如果我有数据集,
N1 N2 Weight
a1 a2 1.0
a2 a3 0.5
a3 a5 1.0
a4 a8 1.0
a8 a9 0.8
这将导致两组
[(a1,1.0), (a2,1.0), (a3,1.0*0.5), (a5,0.5*1.0)] and [(a4,1.0),(a8,1.0), (a9,1.0*0.8)]
基本上,关系中的权重乘以权重。除了暴力强制之外,还有其他有效的算法来跟踪这个吗?选择的语言是python。
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我不清楚你在问什么。但是,我相信您正在寻找图表的Connected components。在这种情况下,您可以提取与原始图中不相交边集相对应的2个子图,如下所示:
G = nx.Graph()
G.add_weighted_edges_from([('a1', 'a2', 1.0), ('a2', 'a3', 0.5),
('a3', 'a5', 1.0), ('a4', 'a8', 1.0), ('a8', 'a9', 0.8)])
graphs = list(nx.connected_component_subgraphs(G))
for g in graphs:
print(g.edges(data=True))
<强>结果
[('a1', 'a2', {'weight': 1.0}), ('a3', 'a2', {'weight': 0.5}),
('a3', 'a5', {'weight': 1.0})]
和
[('a9', 'a8', {'weight': 0.8}), ('a8', 'a4', {'weight': 1.0})]