使用networkX查找node前辈的最优雅方法

Question

我正在用python使用NetworkX处理一个图形模型项目。NetworkX使用字典提供简单而良好的功能：

import networkx as nx
G = nx.DiGraph() # a directed graph
G.add_edge('a', 'b')
print G['a'] # prints {'b': {}}
print G['b'] # prints {}

我想使用有向图，因为我正在编写具有方向的依赖关系（在上面的示例中，我有“b”的封闭形式，条件是“a”，而不是相反）。

对于给定的节点，我希望找到该节点的前置节点。对于上面的例子，par（'b'）应该返回['a']。NetworkX确实有一个后续函数，它可以查找任何节点的子节点。显然，通过遍历所有节点并找到那些有“b”作为子节点的节点是可行的，但是节点的数量将是Ω（n）（这对我的应用程序来说太贵了）。

我无法想象这么简单的东西会从这个精心制作的包裹中被遗漏，但却找不到任何东西。

一个有效的选择是存储图的有向和无向版本；所有无向边本质上都是通过添加两个有向边来实现的，因此可以在相邻节点和子节点（将是前一个节点）之间取得按集的差异。

问题是，我不确定用什么方法来包装现有的networkx有向图和Graph类来实现这一点。实际上，我只想得到一个PGraph类，它的行为与networkx有向图类完全相同，但是除了successors(node)函数之外还有一个predecessors(node)函数。

PGraph是否应该继承有向图并封装图（用于precedes函数）？那么，我应该如何强制将所有节点和边添加到它包含的有向图和无向图中？我是否应该重新实现在pggraph中添加和删除节点和边的函数（以便在有向和无向版本中添加和删除节点和边）？我担心，如果我错过了一些晦涩难懂的东西，我会在以后头痛，这可能并不意味着良好的设计。

或者（请将其设为True）有没有简单的方法可以在networkx.DiGraph中获取节点的前导，而我完全错过了它？

非常感谢你的帮助。

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编辑：

我想这就行了。pggraph从有向图继承并封装另一个有向图（此图相反）。我重写了添加和删除节点和边的方法。

import networkx as nx

class PGraph(nx.DiGraph):
    def __init__(self):
        nx.DiGraph.__init__(self)
        self.reversed_graph = nx.DiGraph()
    def add_node(self, n, attr_dict=None, **attr):
        nx.DiGraph.add_node(self, n, attr_dict, **attr)
        self.reversed_graph.add_node(n, attr_dict, **attr)
    def add_nodes_from(self, ns, attr_dict=None, **attr):
        nx.DiGraph.add_nodes_from(self, ns, attr_dict, **attr)
        self.reversed_graph.add_nodes_from(ns, attr_dict, **attr)
    def add_edge(self, a, b, attr_dict=None, **attr):
        nx.DiGraph.add_edge(self, a, b, attr_dict, **attr)
        self.reversed_graph.add_edge(b, a, attr_dict, **attr)
    def add_edges_from(self, es, attr_dict=None, **attr):
        nx.DiGraph.add_edges_from(self, es, attr_dict, **attr)
        self.reversed_graph.add_edges_from(es, attr_dict, **attr)
    def remove_node(self, n):
        nx.DiGraph.remove_node(self, n)
        self.reversed_graph.remove_node(n)
    def remove_nodes_from(self, ns):
        nx.DiGraph.remove_nodes_from(self, ns)
        self.reversed_graph.remove_nodes_from(ns)
    def remove_edge(self, a, b):
        nx.DiGraph.remove_edge(self, b, a)
        self.reversed_graph.remove_edge(a, b)
    def remove_edges_from(self, es):
        nx.DiGraph.remove_edges_from(self, es)
        self.reversed_graph.remove_edges_from([ (b,a) for a,b in es])
# the predecessors function I wanted
    def predecessors(self, n):
        return self.reversed_graph.successors(n)

你觉得这个办法怎么样？它可能会使内存使用量加倍，但我认为这是可以接受的。是不是太复杂了？这个设计好吗？

Answer 1

一个图并不总是一棵树，所以“父”的概念通常没有意义。因此，我假设这没有实现。

要实现所需功能，请从DiGraph继承并重载所有允许添加节点的方法。根据这些信息构建树数据结构。

Answer 2

另一种实现方法如下：

创建基本图形

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('D', 'B'), ('E', 'C'), ('E','F'), ('B', 'H'), ('B', 'G'), ('B', 'F'), ('C', 'G'), ('Q', 'D')])

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, cmap=plt.get_cmap('jet'),node_size = 50)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='r', arrows=True)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)
plt.show()

寻找下游边缘

print("Downstream Edges of 'B' (just example)-->")
print(list(nx.dfs_edges(G,'B')))

寻找上游边缘

print("Upstream Edges of 'B' (just example)-->")
print(list(nx.edge_dfs(G,'B', orientation='reverse')))

更多详细信息请参见blog

Answer 3

有一种前置（和前置）方法： http://networkx.lanl.gov/reference/generated/networkx.DiGraph.predecessors.html#networkx.DiGraph.predecessors

同样，没有什么可以阻止您像G.pred那样直接访问数据结构

 In [1]: import networkx as nx
 In [2]: G = nx.DiGraph() # a directed graph
 In [3]: G.add_edge('a', 'b')
 In [4]: G.predecessors('b')
 Out[4]: ['a']
 In [5]: G.pred['b']
 Out[5]: {'a': {}}