python – 在大图上运行DFS

2019年7月21日 249次阅读

我试图在实现Kosaraju算法的大图中找到强连通组件.它需要在图形上反向运行DFS,然后转发.如果您感兴趣,此图表的边缘列表如下：
https://dl.dropboxusercontent.com/u/28024296/SCC.txt.tar.gz

我不能在Python中递归地实现它,它超过了它的递归限制并且如果我增加它们会崩溃.我正在尝试通过迭代实现.

下面是我的代码1.将图形反向加载到字典中,以及2.对于每个节点从n – >运行迭代的DFS. 1.

此代码适用于小样本图,但不适用于此大图.我觉得它效率低但是有关如何使它工作的任何提示？

def reverseFileLoader():

    graph = collections.defaultdict(lambda: {'g': [], 's': False, 't': None, 'u': None })
    for line in open('/home/edd91/Documents/SCC.txt'):
        k, v = map(int, line.split())
        graph[v]['g'].append(k)

    return graph

def DFS(graph, i):
    global t
    global source
    stack = []
    seen = []
    seen.append(i)
    stack.append(i)

    while stack:
        s = stack[-1]
        j = len(graph[s]['g']) - 1
        h = 0
        while (j >= 0):
            if graph[s]['g'][j] not in seen and graph[graph[s]['g'][j]]['t'] == None:
                seen.append(graph[s]['g'][j])
                stack.append(graph[s]['g'][j])
                h += 1
            j -= 1

        if h == 0:
            if graph[s]['t'] == None:
                t += 1
                graph[s]['u'] = source
                graph[s]['t'] = t 
            stack.pop()

def DFSLoop(graph):
    global t
    t = 0
    global source
    source = None
    i = len(graph)
    while (i >= 1):
        print "running for " + str(i)
        source = i
        DFS(graph, i)
        i -= 1

最佳答案 Kosaraju的算法可能要求检查元素是否被看到是O(1)操作.但是您看到的数据结构有O(n)时间成员资格测试.从列表中看到转换为集合使得代码在我的系统上几秒钟内执行(在删除占用大部分剩余执行时间的打印之后).

为了完整性,您需要进行更改

>改变看见= []看到= set()
>将每个seen.append(…)更改为seen.add(…).

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