假设networkx
图表中有一个类似于树状的结构:
n-----n1----n11
| |----n12
| |----n13
| |----n131
|----n2 |
| |-----n21 X
| |-----n22 |
| |----n221
|----n3
n4------n41
n5
感谢。
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图形构造:
>>> import networkx as nx
>>> G = nx.DiGraph()
>>> G.add_edges_from([('n', 'n1'), ('n', 'n2'), ('n', 'n3')])
>>> G.add_edges_from([('n4', 'n41'), ('n1', 'n11'), ('n1', 'n12'), ('n1', 'n13')])
>>> G.add_edges_from([('n2', 'n21'), ('n2', 'n22')])
>>> G.add_edges_from([('n13', 'n131'), ('n22', 'n221')])
>>> G.add_edges_from([('n131', 'n221'), ('n221', 'n131')]
>>> G.add_node('n5')
使用out_degree函数查找所有带子项的节点:
>>> [k for k,v in G.out_degree().iteritems() if v > 0]
['n13', 'n', 'n131', 'n1', 'n22', 'n2', 'n221', 'n4']
请注意,n131和n221也会显示在此处,因为它们彼此都有边缘。如果需要,你可以过滤掉它们。
所有没有孩子的节点:
>>> [k for k,v in G.out_degree().iteritems() if v == 0]
['n12', 'n11', 'n3', 'n41', 'n21', 'n5']
所有孤立节点,即度数为0的节点:
>>> [k for k,v in G.degree().iteritems() if v == 0]
['n5']
要获取所有孤立“边缘”,您可以获取图表的组件列表,过滤掉那些不包含n
的组件,然后只保留那些有边缘的组件:
>>> [G.edges(component) for component in nx.connected_components(G.to_undirected()) if len(G.edges(component)) > 0 and 'n' not in component]
[[('n4', 'n41')]]
超过2个孩子的节点:
>>> [k for k,v in G.out_degree().iteritems() if v > 2]
['n', 'n1']
如果遍历树,则无法获得无限循环。 NetworkX具有对此具有鲁棒性的遍历算法。