构建定向多重图 (Python)

Question

假设我得到一个表示相邻节点权重的列表。多重图的形状像一个超立方体。节点将按其坐标命名为二进制字符串。

n=3

的例子

bin_string = ['000', '100', '010', '001', '110', '101', '011', '111']
weights = [[-5, -13, -2], [16, -9], [-15, 2], [13, -13], [18], [-9], [18]]

我想通过以下方式从两个列表中构建一个字典：我们从 000 开始，所有节点的边都以相反的字典顺序（如 bin_string） .第二个节点将是 100（多一个 1，最大的在前）并且该节点可以有到所有节点的边，同样，多一个 1。所以字典看起来像这样：

d = { '000':{'100':-5, '010':-13, '001':-2},
      '100':{'110':16, '101':-9},
      '010':{'110':-15, '011':2},
      '001':{'101':13, '011':-13},
      '110':{'111':18},
      '101':{'111':-9},
      '011':{'111':18}
     }

我有各种维度的超立方体，并且已经可以根据维度生成 bin_string。但是我如何将 bin_string 和 weights 嫁给一本字典呢？

Answer 1

Python 词典没有定义的顺序，因此您需要使用 collections.OrderedDict。这是一个例子：

from collections import OrderedDict

def one_more_one(s):
    for i, digit in enumerate(s):
        if digit == '0':
            yield s[:i] + '1' + s[i+1:]

bin_string = ['000', '100', '010', '001', '110', '101', '011', '111']
weights = [[-5, -13, -2], [16, -9], [-15, 2], [13, -13], [18], [-9], [18]]

d = OrderedDict()
for node, weight in zip(bin_string, weights):
    d[node] = OrderedDict(zip(one_more_one(node), weight))

这里，one_more_one 是一个生成器，生成具有 "one more one" 的节点的邻居。它以相反的字典顺序产生它们。

如果顺序不重要，您可以使用普通的 python 字典。您可以通过以下方式恢复正常的 dict：

{k:dict(v) for k,v in d.iteritems()}

这给出了

{'000': {'001': -2, '010': -13, '100': -5},
 '001': {'011': -13, '101': 13},
 '010': {'011': 2, '110': -15},
 '011': {'111': 18},
 '100': {'101': -9, '110': 16},
 '101': {'111': -9},
 '110': {'111': 18}}

构建定向多重图 (Python)

Building a directed multigraph (Python)

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