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我做了一个算法,从原子列表(给定它们彼此之间的距离)中计算出分子中连接了哪些原子。在物理环境之外考虑这个问题,它只是一个封闭的网络问题,节点是原子,边缘是连接原子的原子键。我有一个节点列表和一个连接节点的边列表,我需要找出每个独特分子的列表。我已经在下面的代码中完成了这个,但是它有点慢而且很丑陋。有没有办法优化这个算法?
这是我的代码,带有相关信息供您尝试(我将提供另一个原子列表来尝试调用 pairs_1 和 chosen_atom_1,只需将 pairs_1 更改为 pairs 并将 chosen_atom_1 更改为 chosen_atom 即可正常工作)
pairs = [[0, 1],
[0, 2],
[3, 4],
[3, 5],
[6, 7],
[6, 8],
[9, 10],
[9, 11],
[12, 13],
[12, 14],
[15, 16],
[15, 17],
[18, 19],
[18, 20],
[21, 22],
[21, 23],
[24, 25],
[24, 26],
[27, 28],
[27, 29],
[30, 31],
[30, 32],
[33, 34],
[33, 35],
[36, 37],
[36, 38],
[39, 40],
[39, 41],
[42, 43],
[42, 44],
[45, 46],
[45, 47]]
chosen_atom = [np.random.rand() for i in range(48)]
pairs_1 = [[0, 6],
[1, 7],
[2, 8],
[3, 9],
[4, 10],
[5, 6],
[5, 10],
[6, 7],
[7, 8],
[8, 9],
[9, 10]]
chosen_atom_1 = [np.random.rand() for i in range(11)]
# use list of lists to define unique molecules
molecule_list = []
for i in pairs:
temp_array = []
for ii in pairs:
temp_pair = [i[0], i[1]]
if temp_pair[0] == ii[0]:
temp_array.append(ii[1])
temp_array = set(temp_array)
temp_array = list(temp_array)
if temp_pair[1] == ii[1]:
temp_array.append(ii[0])
temp_array = set(temp_array)
temp_array = list(temp_array)
for iii in temp_array:
for j in pairs:
if iii == j[0]:
temp_array.append(j[1])
temp_array = set(temp_array)
temp_array = list(temp_array)
if iii == j[1]:
temp_array.append(j[0])
temp_array = set(temp_array)
temp_array = list(temp_array)
if len(temp_array) > len(chosen_atom):
break
molecule_list.append(temp_array)
molecule_list = [list(item) for item in set(tuple(row) for row in molecule_list)]
# the output of pairs should be
molecule_list = [[8, 6, 7],
[27, 28, 29],
[9, 10, 11],
[0, 1, 2],
[32, 30, 31],
[18, 19, 20],
[45, 46, 47],
[33, 34, 35],
[24, 25, 26],
[42, 43, 44],
[16, 17, 15],
[12, 13, 14],
[21, 22, 23],
[3, 4, 5],
[40, 41, 39],
[36, 37, 38]]
# the output of pairs_1 should be:
molecule_list = [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]
所以上面我已经给出了我现在得到的输出,并且应该得到 - 任何使这段代码更好的想法将不胜感激。
最佳答案
正如我在评论中所说,您需要连通分量算法,您可以使用 networkx
包轻松解决它:
import networkx as nx
G = nx.from_edgelist(pairs)
print([i for i in nx.connected_components(G)])
# jupyter notebook
%matplotlib inline
nx.draw(G, with_labels=True)
输出:
[{0, 1, 2}, {3, 4, 5}, {8, 6, 7}, {9, 10, 11}, {12, 13, 14}, {16, 17, 15}, {18, 19, 20}, {21, 22, 23}, {24, 25, 26}, {27, 28, 29}, {32, 30, 31}, {33, 34, 35}, {36, 37, 38}, {40, 41, 39}, {42, 43, 44}, {45, 46, 47}]
这是我的 script从原子坐标构建和可视化分子图。
关于python - 有没有更优雅/优化的方法可以制作这种连接算法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54732460/
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