这是维基百科上给出的Ford-Fulkerson algorithm的一个实现。我很好地理解了算法,我的问题是:add_edge
和max_flow
方法将edge
的redge
(反向边)作为edge.redge
访问,但是Edge
类没有名为redge
的属性。尽管如此,代码运行良好。你知道吗
class Edge(object):
def __init__(self, u, v, w):
self.source = u
self.sink = v
self.capacity = w
def __repr__(self):
return "%s->%s:%s" % (self.source, self.sink, self.capacity)
class FlowNetwork(object):
def __init__(self):
self.adj = {}
self.flow = {}
def add_vertex(self, vertex):
self.adj[vertex] = []
def get_edges(self, v):
return self.adj[v]
def add_edge(self, u, v, w=0):
if u == v:
raise ValueError("u == v")
edge = Edge(u,v,w)
redge = Edge(v,u,0)
edge.redge = redge
redge.redge = edge
self.adj[u].append(edge)
self.adj[v].append(redge)
self.flow[edge] = 0
self.flow[redge] = 0
def find_path(self, source, sink, path):
if source == sink:
return path
for edge in self.get_edges(source):
residual = edge.capacity - self.flow[edge]
if residual > 0 and edge not in path:
result = self.find_path( edge.sink, sink, path + [edge])
if result != None:
return result
def max_flow(self, source, sink):
path = self.find_path(source, sink, [])
while path != None:
residuals = [edge.capacity - self.flow[edge] for edge in path]
flow = min(residuals)
for edge in path:
self.flow[edge] += flow
self.flow[edge.redge] -= flow
path = self.find_path(source, sink, [])
return sum(self.flow[edge] for edge in self.get_edges(source))
Python类不声明对象属性,它们存储在每个实例的字典中。
Edge
对象恰好以三个属性开始,source
,sink
和capacity
。后来它获得了一个新属性redge
。这是许多脚本语言的标准,包括Python。你知道吗话虽如此,但请注意,稍后添加属性的做法被一些人认为是混淆的。为了清晰起见,初始化类打算在构造函数中使用的所有属性是一个好主意。你知道吗
您可以自由地将新属性指定给现有的用户定义对象:
一旦分配,它们就存在了。你知道吗
您可以看到
__init__
方法做了同样的事情:它只分配属性,然后它们就存在了。你知道吗代码设置
redge
属性:从那以后,
edge
和redge
对象都有redge
属性。你知道吗换句话说,在Python中,您可以自由地向代码中的任何地方的实例添加属性,而不限于类定义或类本身的方法。
self
只是对实例的另一个引用,就像edge
和redge
是引用一样。你知道吗相关问题 更多 >
编程相关推荐