使用blossumg算法在图上构建最大匹配
项目描述
blossalg
blossalg是Edmonds算法的Python实现,用于在图上构建最大匹配。有关Edmonds算法的工作原理的更多信息,请参阅维基百科页面。
安装
您可以从PyPI安装blossalg
pip install blossalg
blossalg支持Python 2.7和Python 3.8。
使用
您可以使用以下方式运行blossalg
blossalg infile.csv [outfile.txt]
输入文件infile.csv
包含有关节点数量和每个节点邻居的信息。这些信息使用一系列以逗号分隔的二进制值字符串存储。节点通过不同的行和列进行标识,值为1表示节点邻居。按照惯例,节点不能与其自身成为邻居。
例如,一个包含三个节点且节点0和节点2都是节点1邻居的三节点图的输入文件如下所示
0,1,0
1,0,1
0,1,0
给定一个输入文件,blossalg将使用Edmonds blossom算法计算最大匹配。然后,将匹配的节点总数输出到屏幕。
如果提供了输出文件outfile.txt
,则最大匹配中的匹配对将被保存到该文件中。输出格式如下。每个节点及其匹配节点将被存储为node_number: matched_node_number
。节点号将与输入文件中的节点号相对应(例如,输入文件中的第1行将代表输出文件中的节点0)。输出文件中的每个匹配对将用换行符分隔。按照惯例,未匹配的节点不包括在输出文件中。
项目详情
下载文件
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源代码分布
blossalg-1.1.0.tar.gz (10.3 kB 查看散列值)
构建分布
blossalg-1.1.0-py3-none-any.whl (7.6 kB 查看散列值)
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blossalg-1.1.0.tar.gz的散列值
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 65c2dd9b084659a20f338552eeea7dc0226a58b6bfc4e5a3e91475d6ad7ec77d |
|
MD5 | 63c4aae435160e8f4684f64fe96c58eb |
|
BLAKE2b-256 | a6fb1f10980b40f10ee62c22532ca737828b9992b8ad28fc29390cd737d2a903 |
关闭
blossalg-1.1.0-py3-none-any.whl的散列值
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | e74d6f5865fe8f35096ee5797ee3ece6389f1974319134f0e82cecec34507f6e |
|
MD5 | 68ecafd5ab41ebfac3dda1f6bc7ecbca |
|
BLAKE2b-256 | 34de422d7e98676e5ff4ec8c9fecd56c1873cea57de7dee3e360b58d34217118 |