Question

我有一个有加权边的有向图。每个节点都与其他每个节点相连，权重表示从节点X迁移到节点Y的可能性（每个节点out的权重之和= 1-这是一个随机矩阵）。

我需要创建一个函数，该函数随机遍历图并仅在每个节点上进出一次，然后返回到起点

我不想返回最可能的输出，而只是返回树的第一次随机遍历，该遍历仅击中每个节点一次并返回其走过的路径，以及每次跳过的可能性。

这是我正在寻找的简单实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import choice
import networkx as nx

testData = [('A','B',.5),('A','C',.4),('A','D',.1),('B','A',.5),('B','C',.3),('B','D',.2),('C','A',.3),('C','B',.1), 
            ('C','D',.6),('D','A',.35),('D','B',.15),('D','C',.5)]

G = nx.DiGraph()
G.add_weighted_edges_from(testData)

#traverse g from randomly selected starting node to every other node randomly and back to random start node
def randomWalk(g):
    start_node = choice(G.nodes())

    #dfs implementation available?

    return pathTaken

print (randomWalk(G))
>>> [('C','A',.3),('A':'D',.1),('D':'B',.15),('B':'C',.3)]

我找不到将随机游走组件合并到任何可用遍历算法中的方法。

对我可以使用的可用实现有何想法？如果可以避免的话，我宁愿不编写自定义DFS ...

谢谢！

Answer 1

我不知道您是否会将其视为可用的实现，但这是

random.sample(G.nodes(), len(G.nodes()))

由于图表紧密相连，将为您的问题返回随机且有效的路径。

然后，您需要处理结果以获取元组列表：

def random_walk(G):
    path = random.sample(G.nodes(), len(G.nodes()))
    return [(path[i-1], node, G[path[i-1]][node]['weight']) for i, node in enumerate(path)]

在您的示例中：

print(random_walk(G))
>>> [('B', 'C', 0.3), ('C', 'D', 0.6), ('D', 'A', 0.35), ('A', 'B', 0.5)]

Answer 2

我最终要做的是删除使用它们的节点，然后将最后一个节点分配给第一个节点。在每一步中，我都会重新加权以获得100％的可能性。我确定这不是超级有效，但是我的图表很小，所以没关系。然后，我合并了每个项目最终发生的可能性。

matchedPath = []

currNode = choice(G.nodes())
firstNode = currNode

while G.number_of_nodes() >1:
    connectNodes = [x[1] for x in G.out_edges(currNode,data = True)]
    connectWeights = [x[2]['weight'] for x in G.out_edges(currNode,data = True)]
    remainingWeights = [z/sum(connectWeights) for z in connectWeights]

    nextNode = choice(connectNodes, 1, p=remainingWeights)[0]
    matchedPath.append((currNode,nextNode))

    G.remove_node(currNode)
    currNode = nextNode
matchedPath.append((currNode,firstNode))    

matched_df = pd.DataFrame(matchedPath,columns = ['from','to'])
matched_df = pd.merge(matched_df,rawData,how = 'outer',left_on =['from'],right_on = ['Name']).drop(['Name'],axis = 1)
matched_df = pd.merge(matched_df,link_df,how = 'left',left_on = ['from','to'],right_on = ['person_x','person_y']).drop(['person_x','person_y'],axis = 1)

Networkx：随机遍历有向图

2 个答案: