python - 构建有向多重图 (Python)

Question

假设我得到一个列表，它表示相邻节点的权重。多重图的形状像一个超立方体。节点将通过其坐标以二进制字符串的形式命名。

n=3的示例

bin_string = ['000', '100', '010', '001', '110', '101', '011', '111']
weights = [[-5, -13, -2], [16, -9], [-15, 2], [13, -13], [18], [-9], [18]]

我想通过以下方式从两个列表构建一个字典:我们从 000 开始，并具有到所有节点的边，并且按相反的字典顺序还有一个 1 (如 bin_string)。第二个节点将是100(多一个1，最大的第一个)，并且该节点可以与所有节点有边，同样，多一个1。所以字典看起来像这样:

d = { '000':{'100':-5, '010':-13, '001':-2},
      '100':{'110':16, '101':-9},
      '010':{'110':-15, '011':2},
      '001':{'101':13, '011':-13},
      '110':{'111':18},
      '101':{'111':-9},
      '011':{'111':18}
     }

我有各种尺寸的超立方体，并且已经可以根据尺寸生成bin_string。但是如何将 bin_string 和 weights 与一个字典结合起来呢？

Answer 1

Python 字典没有定义的顺序，因此您需要使用collections.OrderedDict。这是一个例子:

from collections import OrderedDict

def one_more_one(s):
    for i, digit in enumerate(s):
        if digit == '0':
            yield s[:i] + '1' + s[i+1:]

bin_string = ['000', '100', '010', '001', '110', '101', '011', '111']
weights = [[-5, -13, -2], [16, -9], [-15, 2], [13, -13], [18], [-9], [18]]

d = OrderedDict()
for node, weight in zip(bin_string, weights):
    d[node] = OrderedDict(zip(one_more_one(node), weight))

这里，one_more_one 是一个生成器，生成具有“one more one”的节点的邻居。它以相反的字典顺序产生它们。

如果顺序不重要，你可以使用普通的 python 字典。您可以通过编写以下内容来恢复正常的dict:

{k:dict(v) for k,v in d.iteritems()}

这给出了

{'000': {'001': -2, '010': -13, '100': -5},
 '001': {'011': -13, '101': 13},
 '010': {'011': 2, '110': -15},
 '011': {'111': 18},
 '100': {'101': -9, '110': 16},
 '101': {'111': -9},
 '110': {'111': 18}}