<Think Complexity> 用字典实现图
今天在图书馆闲逛的时候偶然看见《Think Complexity》(复杂性思考)这本书,下午看了一会儿觉得很有意思。本书第二章讲的是用Python实现的图,特别写篇博客记录。
首先,图有两大元素:顶点和边。分别用Vertex和Edge类来描述顶点集和边集。
顶点集:Vertex
class Vertex(object):
"""A Vertex is a node in a graph.""" def __init__(self, label=''):
self.label = label def __repr__(self):
"""Returns a string representation of this object that can
be evaluated as a Python expression."""
return 'Vertex(%s)' % repr(self.label) __str__ = __repr__
"""The str and repr forms of this object are the same."""
边集:Edge
class Edge(tuple):
"""An Edge is a list of two vertices.""" def __new__(cls, *vs):
"""The Edge constructor takes two vertices."""
if len(vs) != 2:
raise ValueError, 'Edges must connect exactly two vertices.'
return tuple.__new__(cls, vs) def __repr__(self):
"""Return a string representation of this object that can
be evaluated as a Python expression."""
return 'Edge(%s, %s)' % (repr(self[0]), repr(self[1])) __str__ = __repr__
"""The str and repr forms of this object are the same."""
可以看出,边集类实现时继承的是元组,是不可变的对象,其初始化方法重写了__new__()方法。在构造类时,Python会调用__new__()方法创建对象,再调用__init__()方法初始化对象属性,对于可变类型来讲,一般做法是使用默认的__new__()方法,而重写__init__()方法来初始化属性;然而对于不可变类型来说(如元组),__init__()方法不能改变其属性值,因为必须重写__new__()方法来进行初始化。
如今图的边和点都有了,现在进行图的构造:
class Graph(dict):
"""A Graph is a dictionary of dictionaries. The outer
dictionary maps from a vertex to an inner dictionary.
The inner dictionary maps from other vertices to edges. For vertices a and b, graph[a][b] maps
to the edge that connects a->b, if it exists.""" def __init__(self, vs=[], es=[]): #初始化
"""Creates a new graph.
vs: list of vertices;
es: list of edges.
"""
for v in vs:
self.add_vertex(v) for e in es:
self.add_edge(e) def add_vertex(self, v): #将点添加至图
"""Add a vertex to the graph."""
self[v] = {} def add_edge(self, e): #添加边,不考虑重边
"""Adds and edge to the graph by adding an entry in both directions. If there is already an edge connecting these Vertices, the
new edge replaces it.
"""
v, w = e
self[v][w] = e
self[w][v] = e def get_edge(self, v1, v2): #返回两点之间的边,若无边返回None try:
return self[v1][v2]
except:
return None def remove_edge(self, e): #去掉边 v, w = e
del self[v][w]
del self[w][v] def vertices(self): #返回点集 return [each for each in self] def edges(self): #返回边集
edges_list = []
for each in self.values():
for each_value in each.values():
if each_value not in edges_list:
edges_list.append(each_value) return edges_list def out_vertices(self, v): #返回邻接顶点
nebor = [each for each in self[v]]
return nebor def out_edges(self, v): #返回与顶点连接的边
return [each for each in self[v].values()] def add_all_edges(self): #构造完全图
edges = []
for v in self:
for w in self:
if v != w:
e = Edge(v,w)
self.add_edge(e)
这样,图的结构和基本操作就完成了。
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