如何使用 python igraph 获取树的子树？
How to obtain a subtree of a tree using python igraph?
我希望有一个简单的函数可以用于此目的（例如 tree.subtree(vertex)），但是我浏览了很长时间的文档也没有找到。
无论如何，我找到了这个解决方法：
subtree = tree.induced_subgraph(tree.subcomponent(vertex, mode='out'))
但这对我来说似乎效率低下，因为 subcomponent() returns 从 vertex 可以到达的顶点列表然后 induced_subgraph() 从这个顶点列表（重新）创建子树.
还有其他想法吗？ :)
我认为您正在寻找广度优先搜索，从您的根开始：
[vertices, layers, parents] = g.bfs(root)
您可以合并顶点和父节点以获得新图的边。
但是，我认为这实际上不会更有效率：
subcomponent 将基于 BFS，因此 运行 时间没有差异 (O(|V| + |E|)。induced_subgraph 将有一个 运行时间 O(|E|)，所以这也与合并顶点和父节点的 运行 时间相同。大 O 符号省略的常数因子会有所不同，当然，但是你的图有多大您认为这些差异可能很重要吗？
我希望有一个简单的函数可以用于此目的（例如 tree.subtree(vertex)），但是我浏览了很长时间的文档也没有找到。
无论如何，我找到了这个解决方法：
subtree = tree.induced_subgraph(tree.subcomponent(vertex, mode='out'))
但这对我来说似乎效率低下，因为 subcomponent() returns 从 vertex 可以到达的顶点列表然后 induced_subgraph() 从这个顶点列表（重新）创建子树.
还有其他想法吗？ :)
我认为您正在寻找广度优先搜索，从您的根开始：
[vertices, layers, parents] = g.bfs(root)
您可以合并顶点和父节点以获得新图的边。
但是，我认为这实际上不会更有效率：
subcomponent 将基于 BFS，因此 运行 时间没有差异 (O(|V| + |E|)。induced_subgraph 将有一个 运行时间 O(|E|)，所以这也与合并顶点和父节点的 运行 时间相同。大 O 符号省略的常数因子会有所不同，当然，但是你的图有多大您认为这些差异可能很重要吗？