Question

假设我有一个包含7个节点的无向图。

g = {1：[2,3]，2：[1,4]，3：[1,4,6]，4：[2,3,5,7]，5：[4,6 ]，6：[3,5]，7：[4]}

我想从图中删除一些边，特别是一个超过2级的节点。我已经实现了以下代码，它可以通过DFS方式探索图中的每个节点，检查它们的度数并根据节点的学位。

def Remove_edges(graph, start):
stack = [start]
visited = []
while stack:
    vertex = stack.pop()
    if vertex not in visited:
        visited.append(vertex)
        check_node_degree = node_degree(graph,vertex)

        if check_node_degree > 2:
            compute_edges = get_edges(graph, vertex)

            while len(compute_edges)!=2:
                compute_edges.pop()


        for neighbour in graph[vertex]:
            stack.append(neighbour)

graph.update(g.edges())
new_g = graph.copy()
return new_g

我得到了这样的结果，new_g = {1：3,2：4,3：6,4：7,5：6,6：[3,5]，7：[4]}。

任何人都可以帮我解决问题吗？

Answer 1

您似乎想要创建最大度为1的图形（即，您正在构建匹配）。如果这不是您要解决的问题，那么您需要更清楚地了解您的问题。

此外，您还可以调用未包含在问题中的自定义函数。我相信你的错误来自一个这样的功能，但我无法确定：

graph.update(g.edges())

在while循环之后，访问过的任何节点都会有一个邻居（它的最后一个邻居）;具体来说，您的图表应该是： new_g = {1：3,2：4,3：6,4：7,5：6,6：5,7：4}。

但是，你有一个无向图，所以你调用graph.update（）来修复断边，它会重新串起6到3（因为3的边有6）。（同样，你没有包含graph.update（）的代码，所以我假设它正在修复破碎的边缘。）你需要调用一个相反的函数：而不是使有向边无向，它们应该被删除。

此外，我可以建议您更改算法吗？我看到两个问题。首先，如果图形连接良好，您将多次访问节点，这就是您需要与访问数组进行比较的原因。另一方面，如果图形不是一个连接的组件，则不会访问每个节点。这两个问题都可以通过循环遍历节点而不是DFS来解决;这将节省您的时间和资源，并提高算法的正确性。

另外，如果您有兴趣最大化图表中剩余的边数，建议您查看http://en.wikipedia.org/wiki/Matching_%28graph_theory%29

如何从无向图中删除一些边？

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