Python & NetworkX - 如何检查节点是否自循环

如何解决Python & NetworkX - 如何检查节点是否自循环

我有一个像这样有 2 个 ID 字段的表，其中父级可以链接到自身：

孩子	父母
1	1
2	1
3	1
4	2
5	3

我使用 networkx 创建了一个有向图，现在正在尝试编写一个函数来识别每一行的所有根和叶，并将它们添加回原始数据帧：

def find_leaves(G,node):

    d = list(nx.descendants(G,node))+[node]
 
    H = G.subgraph(d)
    return [a for a in H.nodes if H.out_degree(a)==0 | (H.out_degree(a)==1 and <checking whether the node is a self-loop>)]

def find_roots(G,node):
    
    d = list(nx.ancestors(G,node))+[node]
    
    H = G.subgraph(d)
    return [a for a in H.nodes if H.in_degree(a)==0 | (H.in_degree(a)==1 and <checking whether the node is a self-loop>)]

因为父/子可以链接到自身，我希望添加第二个子句来检查出/入度是否 = 1 并且节点是否是自循环。我对 networkx 相当陌生，但从 2.5 文档看来，自循环的大多数函数都返回图中的整个自循环节点列表，例如nx.nodes_with_selfloops(G).

有没有办法检查一个节点是否自循环，而不必每次都检查整个列表？

解决方法

是的。以节点为键将有向图作为字典访问将返回一个 AtlasView，它给出了该节点的所有边。例如

>>> g[2]
AtlasView({1: {}})

因此，要查找节点是否具有连接回自身的边，您只需检查该节点是否存在于该视图中。

def is_self_looped(g,node):
    return node in g[node]

在您的示例中，只有 1 个具有自循环。

>>> for node in g.nodes:
...     print(node,is_self_looped(g,node))
... 
1 True
2 False
3 False
4 False
5 False

,

this.items = [];

输出：

def has_self_loop(G: nx.Graph,node):
    try:
        if G[node][node] != None:
            return True
    except Exception:
        return False


G_edges = [(1,1),(2,3),(3,3)]

G = nx.Graph()
G.add_edges_from(G_edges)

[print(node,"has self loop") for node in G.nodes() if has_self_loop(G,node) == True]