python - 试图理解为什么这段 Python 代码有效

Question

这是 Ford-Fulkerson algorithm 的一个实现维基百科上给出。我很好地理解算法，我的问题是:add_edge 和 max_flow 方法访问 的 redge(反向边缘) edge 为 edge.redge，但是 Edge 类没有名为 redge 的属性。尽管如此，代码运行良好。

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))

Answer 1

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。

话虽如此，请注意稍后添加属性的做法被一些人认为是混淆的。为了清楚起见，最好初始化类打算在构造函数中使用的所有属性。