我有一组对:
inputs = {
('id1', 'id2'), ('id1', 'id3'), ('id1', 'id4'),
('id2', 'id3'), ('id2', 'id4'),
('id3', 'id4'), ('id3', 'id5'),
('id4', 'id5'),
('id5', 'id6'),
}
我想反转 2 阶的组合,如下所示:
recombinations = [
('id1', 'id2', 'id3', 'id4'),
('id3', 'id4', 'id5'),
('id5', 'id6'),
]
我设法使用暴力来做到这一点:
ids = list(sorted( {i for i in itertools.chain(*inputs)} ))
excludes = set()
recombinations = {tuple(i) for i in map(sorted, inputs)}
for i in range(3, len(ids)+1):
for subset in itertools.combinations(ids, i):
for j in range(i-1, len(subset)):
combs = set(itertools.combinations(subset, j))
if all(tup in recombinations for tup in combs):
recombinations.add(subset)
excludes = excludes.union(combs)
for tup in excludes:
recombinations.remove(tup)
print(recombinations)
{('id1', 'id2', 'id3', 'id4'), ('id3', 'id4', 'id5'), ('id5', 'id6')}
我的问题是:是否有更智能的方法来做到这一点,或者我可以在代码中实现一些优化?
使用该
networkx
库,这非常简单,因为它有一个函数可以完全满足您的要求:查找图中的所有最大派系。这里:
输出:
当然,如果你的任务是自己实现 Bron-Kerbosch 算法,你就必须对其进行编码 - 但然后在 StackOverflow 上询问有点达不到目的,除非你的解决方案有特定问题需要帮助?
如果您只是要求对您的代码进行审查,请在 Code Review Stack Exchange 上询问,但也会被告知使用
networkx
。