Question

我认为标签很好地解释了我的问题：）

我一直在尝试编写一个Gremlin遍历来计算帖子末尾描述的简单图形的连通分量。

我试过

g.V().repeat(both('e')).until(cyclicPath()).dedup().tree().by('name').next()

获得

==>a={b={a={}, c={b={}}, d={c={d={}}}}, c={d={c={}}}}
==>e={f={e={}, g={f={}}}, h={f={h={}}}}
==>g={f={g={}}}

这很糟糕，因为cyclicPath过滤器在到达e之前终止了从g开始的遍历。显然，如果我删除until子句，我会得到一个无限循环。此外，如果我使用simplePath，则遍历在一步之后结束。有没有办法告诉它以深度优先的顺序探索节点？

干杯！

a = graph.addVertex(T.id, 1, "name", "a")
b = graph.addVertex(T.id, 2, "name", "b")
c = graph.addVertex(T.id, 3, "name", "c")
d = graph.addVertex(T.id, 4, "name", "d")
e = graph.addVertex(T.id, 5, "name", "e")
f = graph.addVertex(T.id, 6, "name", "f")
g = graph.addVertex(T.id, 7, "name", "g")
h = graph.addVertex(T.id, 8, "name", "h")

a.addEdge("e", b)
a.addEdge("e", c)
b.addEdge("e", c)
b.addEdge("e", d)
c.addEdge("e", d)

e.addEdge("e", f)
e.addEdge("e", h)
f.addEdge("e", h)
f.addEdge("e", g)

Answer 1

此查询was also discussed in the Gremlin-users group。这是我提出的解决方案。 @Daniel Kuppitz也有一个有趣的解决方案，你可以在上面提到的帖子中找到。

我认为如果在无向图中总是如此，则连接组件遍历的“最后”节点会导致先前访问过的节点（cyclicPath()）或者具有度<0的此节点查询应该工作

g.V().repeat(both('e')).until( cyclicPath().or().both('e').count().is(lte(1)) ).dedup().tree().by('name').next()

在我的例子中，它提供了以下输出

gremlin>  g.V().repeat(both('e')).until(cyclicPath().or().both('e').count().is(lte(1))).dedup().tree().by('name').next()
==>a={b={a={}, c={b={}}, d={c={d={}}}}, c={d={c={}}}}
==>e={f={e={}, g={}, h={f={}}}, h={f={h={}}}}

Answer 2

仅是为了增强@Alberto版本，该版本运行良好即可，您可以使用simplePath()遍历步骤（http://tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#simplepath-step）来确保遍历器不会在图形中重复其路径

g.V().repeat(both().simplePath())
  .until(bothE().count().is(lte(1)))
  .dedup().tree().by('name').next()

Tinkerpop 3：使用Gremlin遍历计算连通组件

2 个答案: