python - 如何使用 networkx + python 枚举图形中的所有 *maximal* cliques？

Question

如果你看https://en.wikipedia.org/wiki/Clique_problem ，您会注意到派系和最大派系之间存在区别。一个最大的团只包含在它自己之外的任何其他团中。所以我想要那些集团，但 networkx 似乎只提供:

networkx.algorithms.clique.enumerate_all_cliques(G)

所以我尝试了一个简单的for循环过滤机制(见下文)。

def filter_cliques(self, cliques):
    # TODO: why do we need this?  Post in forum...
    res = []
    for C in cliques:
        C = set(C)
        for D in res:
            if C.issuperset(D) and len(C) != len(D):
                res.remove(D)
                res.append(C)
                break
            elif D.issuperset(C):
                break
        else:
            res.append(C)
    res1 = []
    for C in res:
        for D in res1:
            if C.issuperset(D) and len(C) != len(D):
                res1.remove(D)
                res1.append(C)
            elif D.issuperset(C):
                break
        else:
            res1.append(C)     
    return res1

我想过滤掉所有合适的子集团。但正如你所看到的那样，它很糟糕，因为我不得不过滤它两次。这不是很优雅。因此，问题是，给定对象列表(整数、字符串)的列表，它们是图中的节点标签； enumerate_all_cliques(G) 准确返回此标签列表列表。现在，给定这个列表列表，过滤掉所有适当的子集团。例如:

[[a, b, c], [a, b], [b, c, d]] => [[a, b, c], [b, c, d]]

最快的 pythonic 方法是什么？

Answer 1

有一个函数:networkx.algorithms.clique.find_cliques ，是的，它确实只返回最大派系，尽管名称中没有“最大”。它的运行速度应该比任何过滤方法都快得多。

如果你觉得这个名字令人困惑(我也是)，你可以重命名它:

from networkx.algorithms.clique import find_cliques as maximal_cliques