быстрые_возможные_изоморфные networkx

Вопрос или проблема

быстро_может_быть_изоморфной networkx

Ответ или решение

Для определения, могут ли два графа быть изоморфными с использованием библиотеки NetworkX в Python, вы можете воспользоваться функцией is_isomorphic, которая является частью модуля networkx.algorithms.isomorphism. Однако, если вам нужно быстро оценить возможность изоморфизма графов без полного их сопоставления, вы можете использовать функцию fast_could_be_isomorphic.

Шаги для проверки изоморфизма графов:

1. Установка библиотеки NetworkX: Убедитесь, что у вас установлена библиотека NetworkX. Если нет, вы можете установить ее с помощью следующей команды:

   pip install networkx

2. Импорт необходимых модулей: В вашем Python скрипте импортируйте необходимые модули:

   import networkx as nx
   from networkx.algorithms import isomorphism

3. Создание графов: Создайте два графа, которые вы хотите проверить на изоморфизм. Например:

   G1 = nx.Graph()
   G1.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)])
   
   G2 = nx.Graph()
   G2.add_edges_from([(5, 6), (6, 7), (7, 8)])

4. Проверка на возможность изоморфизма: Используйте функцию fast_could_be_isomorphic, чтобы быстро проверить, могут ли графы быть изоморфными.

   def fast_could_be_isomorphic(G1, G2):
      if len(G1) != len(G2):
          return False
      if len(G1.edges) != len(G2.edges):
          return False
      return True

   Ваша функция будет выглядеть следующим образом:

   def check_isomorphism(G1, G2):
      if fast_could_be_isomorphic(G1, G2):
          matcher = isomorphism.GraphMatcher(G1, G2)
          return matcher.is_isomorphic()
      return False

5. Использование функции для проверки изоморфизма:

   isomorphic = check_isomorphism(G1, G2)
   print(f"Графы изоморфны: {isomorphic}")

Заключение

С помощью вышеописанных шагов вы сможете эффективно проверить возможность изоморфизма двух графов с использованием функции fast_could_be_isomorphic вместе с полным сопоставлением, если это необходимо. Это позволит вам оптимизировать процесс и избежать лишних вычислений.

Если у вас есть дополнительные вопросы о функциональности NetworkX или изоморфизме графов, пожалуйста, уточните, и я буду рад помочь.