Python：从树状数据结构中的列表创建组合

Question

我有一个n 对数的列表，每对中的数字在 1 到 70 之间。

aList = [[1, 5], [1, 12],...,[5, 45], [5, 47],...,[45, 49], [45, 65], ...]

此列表中的每一对都充当树的根，并从中构建组合。

在这个例子中 [1, 5] 是根：

#                    [45, 65]
#             [5,45]/           [y, k]--...
#            /      \[45,49]   /
#           |                 |
# root: [1,5]--[5, x] -- [x, y]--[y,z]--...
#           |                 |
#            \      /[47,?]    \
#             [5,47]            [y, j]--...
#                   \[47,?]

我只在n[1] == n+1[0] 时尝试从配对中创建组合。

例如：

[1,5,45,49,...]
[1,5,45,65,...]
[1,5,47,x,y,k,...]
[1,5,47,x,y,z,...]
[1,5,47,x,y,j,...]
[1,5,47,?,...]
[1,5,47,?,??]

我尝试使用itertools.product，但它会产生所有可能的组合。

提前致谢。

Answer 1

似乎我略过了“在此示例中 [1, 5] 是根：”位，因此使我之前的答案过于复杂了一点。一个标准的有向图和为寻路而修改的Breadth-first search 就可以完成这项工作。

def directed_graph_from_edges(edges):
    graph = {}
    for a,b in edges:
        graph.setdefault(a,set())
        graph[a].add(b)
    return graph

然后，路径查找算法只需将一条边作为输入，而不是单个顶点。但是，它仍然使用路径中的最后一个顶点 (last_vertex = path[-1]) 作为下一个要展开的节点。再一次，我将把寻路算法留作练习。

Answer 2

谢谢Nuclearman，您的回答帮助我想出了一个解决方案。

它很脏，我相信有更好的 Pythonic 方式来编写它，但对我来说已经足够了。

def treeSearch(i):
     if i in graph.keys():
         return graph[i]
     else:
         return [0]

edges = aList
graph = {}
for a,b in edges:
    if a not in graph.keys():
        graph[a] = []
        for c,d in edges:
           if a == c:
               graph[a].append(d)

for key in graph:
    for k in graph[key]:
        for j in treeSearch(k):
            for h in treeSearch(j):
                for g in treeSearch(h):
                    for f in treeSearch(g):
                        for v in treeSearch(f):
                            print [key,k,j,h,g,f,v]