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我有一个问题需要解决,涉及公司相互控制利益。如果 A 拥有 B 超过 50% 的股份,或者如果 A 拥有一系列其他公司,这些公司加在一起拥有 B 超过 50% 的股份,则该公司控制另一家公司。
我使用代表与所有公司的所有关系的顶点和边图来解决这个问题。
我认为我需要实现的是广度优先搜索(或者Dijkstra 算法 最长路径而不是最短路径),沿着公司之间的路径,只要从 A 到 B 的路径总和的权重大于 50%。我不知道如何实现它,因为我只能使用标准 Python 3.x 库 来解决这个问题。任何帮助将不胜感激!
示例输入
CompanyA CompanyB 30
CompanyB CompanyC 52
CompanyC CompanyD 51
CompanyD CompanyE 70
CompanyE CompanyD 20
CompanyD CompanyC 20
示例输出
CompanyA has a controlling interest in no other companies.
CompanyB has a controlling interest in CompanyC, CompanyD, and CompanyE.
CompanyC has a controlling interest in CompanyD, and CompanyE.
CompanyD has a controlling interest in CompanyE.
CompanyE has a controlling interest in no other companies.
到目前为止我的代码:
import sys
class Vertex:
def __init__(self, key):
self.id = key
self.connectedTo = {}
def addNeighbour(self, nbr, weight = 0):
self.connectedTo[nbr] = weight
def __str__(self):
return str(self.id) + 'connectedTo: ' + str([x.id for x in self.connectedTo])
def getConnections(self):
return self.connectedTo.keys()
def getId(self):
return self.id
def getWeight(self, nbr):
return self.connectedTo[nbr]
class Graph:
def __init__(self):
self.vertList = {}
self.numVerticies = 0
def addVertex(self, key):
self.numVerticies = self.numVerticies + 1
newVertex = Vertex(key)
self.vertList[key] = newVertex
return newVertex
def getVertex(self,n):
if n in self.vertList:
return self.vertList[n]
else:
return None
def __contains__(self, n):
return n in self.vertList
def addEdge(self, f, t, cost = 0):
if f not in self.vertList:
nv = self.addVertex(f)
if t not in self.vertList:
nv = self.addVertex(t)
self.vertList[f].addNeighbour(self.vertList[t], cost)
def getVertices(self):
return self.vertList.keys()
def __iter__(self):
return iter(self.vertList.values())
#all code above this line deals with the ADTs for Vertex and Graph objects
#all code below this line deals with taking input, parsing and output
def main():
f = sys.argv[1] #TODO deal with standard input later
temp = graphFunction(f)
def graphFunction(filename):
openFile = open(filename, 'r')
coList = []
g = Graph()
for line in openFile:
lineSplit = line.split()
g.addEdge(lineSplit[0], lineSplit[1], lineSplit[2])
coList.append(lineSplit[0])
coList.append(lineSplit[1])
coSet = set(coList)
coList = list(coSet) #converting this from a list to a set to a list removes all duplicate values within the original list
openFile.close()
#this is where there should be a Breadth First Search. Notthing yet, code below is an earlier attempt that kinda sorta works.
newConnList = [] #this is a list of all the new connections we're going to have to make later
for v in g: #for all verticies in the graph
for w in v.getConnections(): #for all connections for each vertex
#print("%s, %s, with weight %s" % (v.getId(), w.getId(), v.getWeight(w)))
#print(v.getId(), w.getId(), v.getWeight(w))
firstCo = v.getId()
secondCo = w.getId()
edgeWeight = v.getWeight(w)
if int(edgeWeight) > 50: #then we have a controlling interest situation
for x in w.getConnections():
firstCo2 = w.getId()
secondCo2 = x.getId()
edgeWeight2 = w.getWeight(x)
#is the secondCo2 already in a relationship with firstCo?
if x.getId() in v.getConnections():
#add the interest to the original interest
tempWeight = int(v.getWeight(x))
print(tempWeight)
tempWeight = tempWeight + int(w.getWeight(x))
newConnList.append((firstCo, secondCo2, tempWeight)) #and create a new edge
print('loop pt 1')
else:
newConnList.append((firstCo, secondCo2, edgeWeight2))
for item in newConnList:
firstCo = item[0]
secondCo = item[1]
edgeWeight = item[2]
g.addEdge(firstCo, secondCo, edgeWeight)
#print(item)
for v in g:
for w in v.getConnections():
print(v.getId(), w.getId(), v.getWeight(w))
main()
最佳答案
我相信深度优先搜索会是更好的方法,因为您需要知道谁拥有谁。
所以,我所做的是创建一个名为 com.txt
的文本文件,并在其中:
A B 30
B C 52
C D 51
D E 70
E D 20
D C 20
这是脚本:
从集合中导入 defaultdict,双端队列
with open('com.txt', 'r') as companies:
# Making a graph using defaultdict
connections = defaultdict(list)
for line in companies:
c1, c2, p = line.split()
connections[c1].append((c2, int(p)))
for item in connections:
q = deque([item])
used = set()
memory = []
while q:
c = q.pop()
if c in connections and c not in used:
memory.append(c)
to_add = [key for key, cost in connections[c] if cost > 50]
if to_add:
q.extend(to_add)
used.add(c)
else:
break
if len(memory) < 2:
print(memory[0], "does not own any other company")
else:
owner = memory[0]
comps = memory[1:]
print(owner, "owns", end=' ')
print(" and ".join(comps))
del used
当我第一次制作连接列表时,我过滤掉了没有一家公司 50% 所有权的变量。这个脚本产生:
{'A': [('B', 30)], 'C': [('D', 51)], 'B': [('C', 52)], 'E': [('D', 20)], 'D': [('E', 70), ('C', 20)]}
A does not own any other company
C owns D and E
B owns C and D and E
E does not own any other company
D owns E
正如预期的那样。
关于python - 广度优先搜索 - 标准 Python 库,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20280055/
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