Вопрос или проблема
Я пытаюсь реализовать алгоритм из этой статьи https://arxiv.org/abs/2008.08575 авторов Тачапола Саранурака для университетского экзамена, но мне трудно, потому что алгоритм расширителя, упомянутый в статье, не имеет псевдокода для реализации, и я не могу найти его нигде. Пожалуйста, не могли бы вы сказать мне, где (очень конкретно) можно найти его псевдокод или непосредственно его код на Python? (К сожалению, я не очень хорошо разбираюсь в C++). Большое спасибо всем вам. Джакомо
Я пытался реализовать это с некоторой помощью от ИИ, но не уверен в результате, потому что без псевдокода у меня фактически ничего нет.
Ответ или решение
Привет, Giacomo!
Я понимаю, что вы пытаетесь реализовать алгоритм из статьи "Expander Decomposition" авторов Тхачапхола Сарануга. Хотя в статье может не быть четкого псевдокода, я помогу вам с общим представлением о том, как реализовать переговорную декомпозицию в Python.
Общая идея алгоритма
Алгоритм разложения на экспандеры делит граф на компоненты, которые имеют хорошие свойства связности. Исходя из содержания статьи, алгоритм можно разбить на несколько этапов:
- Выбор случайного подмножества вершин.
- Строительство подграфов со свойствами экспандера.
- Оценка и выбор подграфов на основе их свойств.
Пример псевдокода
Вот упрощённый псевдокод, который поможет вам сначала понять алгоритм:
function ExpanderDecomposition(graph):
initialize components as an empty list
while graph is not empty:
select a random vertex v from graph
component = BFS(graph, v)
components.append(component)
remove component vertices from graph
return componentsРеализация на Python
И вот пример кода на Python, который иллюстрирует реализацию вышеописанного псевдокода. Данный код подразумевает, что граф представлен в виде списка смежности:
import random
from collections import deque
def bfs(graph, start_vertex, visited):
component = []
queue = deque([start_vertex])
visited.add(start_vertex)
while queue:
vertex = queue.popleft()
component.append(vertex)
for neighbor in graph[vertex]:
if neighbor not in visited:
visited.add(neighbor)
queue.append(neighbor)
return component
def expander_decomposition(graph):
components = []
visited = set()
while len(visited) < len(graph):
v = random.choice([vertex for vertex in graph if vertex not in visited])
component = bfs(graph, v, visited)
components.append(component)
return components
# Пример использования
if __name__ == "__main__":
# Пример графа (список смежности)
graph = {
0: [1, 2],
1: [0, 3],
2: [0],
3: [1],
4: [5],
5: [4]
}
result = expander_decomposition(graph)
print("Компоненты экспандера:", result)Объяснение кода
- Функция
bfs: реализует обход в ширину (BFS) для поиска всех вершин, связанных с начальной вершинойstart_vertex. - Функция
expander_decomposition: создает список компонент, и пока в графе остаются непосещенные вершины, она выбирает случайную вершину и добавляет в компонент все её связные вершины.
Надеюсь, это помогло вам разобраться с реализацией алгоритма. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать!
Удачи на экзамене!