生成图的递归算法答案

【问题标题】：Recursive algorithm for generating a graph生成图的递归算法
【发布时间】：2011-02-25 12:51:25
【问题描述】：

我有一些作为依赖项相互完全链接的数据库对象。我想做的是编写一个算法来检索该信息并将所有这些表示为一个图形。现在一个伪代码应该可以为我解决问题，然后我应该能够编写 python 实现。这似乎是一个递归算法，这就是我卡住的地方！

 Input (Obj)
 list = obj.getDependencies():
 if list is empty:
   return obj
 else
   for items in list:
     list1 = item.getDependencies()
     if list1 is empty:
       return item
     else:
       list2 = item.getDependencies()
       ......

此时我的心都要炸了！！！我怎样才能重写这个算法

【问题讨论】：

您说您想“编写一个算法来检索该信息并将所有这些表示为一个图形”，但您的代码确实只是获得了某些项目的依赖关系。从允许您添加节点和边的图形类开始，整个问题会容易得多。

标签： python graph

【解决方案1】：

如果我理解正确，您只需要树的叶节点（那些没有更多依赖关系的节点）。是这样吗？使用辅助结构使其可运行的示例：

class Struct:
    def __init__(self, **entries): 
        self.__dict__.update(entries)        

obj = Struct(
    name="1",
    get_dependencies=lambda: [
        Struct(name="11", get_dependencies=lambda: []), 
        Struct(name="12", get_dependencies=lambda: [
            Struct(name="121", get_dependencies=lambda: [])
        ])
    ])

def get_all_dependencies(obj):
    ds = obj.get_dependencies()
    if not ds:
        yield obj
    for o in ds:
        for o2 in get_all_dependencies(o):
            yield o2

print [x.name for x in get_all_dependencies(obj)]
# ['11', '121']

如果您喜欢 itertools 使之成为可能的紧凑代码，那么具有完全相同想法的不同实现：

import itertools

def flatten(it):
    return itertools.chain.from_iterable(it)

def get_all_dependencies(obj):
    ds = obj.get_dependencies()
    return ([obj] if not ds else flatten(get_all_dependencies(o) for o in ds))

print [x.name for x in get_all_dependencies(obj)]
# ['11', '121']

【讨论】：