【问题标题】:Finding 2 least correlating/similar lists in a list of lists在列表列表中查找 2 个最小相关/相似列表
【发布时间】:2022-01-08 23:22:28
【问题描述】:

我有一个nx.shortest_simple_paths(g,s,d) 从 networkX 获取的路径列表,路径是:

[[T1, E1B, E2B, ACD6B, DE6, T3],
 [T1, E1B, ACD3B, ACD6B, DE6, T3],
 [T1, E1B, ACD3B, DE2, DE4, DE6, T3],
 [T1, E1B, E2B, ACD6B, ACD3B, DE2, DE4, DE6, T3]]

我要做的是找到两条彼此最不相似的路径,networkX 中的disjointpaths 在我的情况下并不总是返回两条路径,而我正好需要两条。

【问题讨论】:

    标签: python python-3.x graph networkx computer-science


    【解决方案1】:

    nx.disjointpaths 查找不共享任何边的路径。虽然输入中的所有路径都共享边,但您可以找到具有最少共同边的路径对:

    def edges(p):
       return {(p[i], p[i+1]) for i in range(len(p)-1)}
    
    paths = [['T1', 'E1B', 'E2B', 'ACD6B', 'DE6', 'T3'], ['T1', 'E1B', 'ACD3B', 'ACD6B', 'DE6', 'T3'], ['T1', 'E1B', 'ACD3B', 'DE2', 'DE4', 'DE6', 'T3'], ['T1', 'E1B', 'E2B', 'ACD6B', 'ACD3B', 'DE2', 'DE4', 'DE6', 'T3']]
    r = {(tuple(j), tuple(k)):edges(j)&edges(k) for j in paths for k in paths if j!=k}
    s1, s2 = min(r, key=lambda x:len(r[x]))
    print(s1, s2)
    

    输出:

    ('T1', 'E1B', 'E2B', 'ACD6B', 'DE6', 'T3') 
    ('T1', 'E1B', 'ACD3B', 'DE2', 'DE4', 'DE6', 'T3')
    

    【讨论】:

    • 谢谢!我基本上应用了另一种蛮力方法,但你的方法似乎更好。 (这里是新手)xD
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