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如何解决模块依赖的DAG?

directed-acyclic-graphs networkx algorithm python

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Alexander Engelhardt · 技术社区 · 6 年前

我正在使用networkx构建一个DAG,它表示我的几个模块之间的依赖关系。

考虑服装“模块”之间的依赖关系:

import networkx as nx
dependencies = {
    'underpants': [],
    'socks': [],
    'pants': ['underpants'],
    'shirt': [],
    'sweater': ['shirt'],
    'coat': ['shirt', 'sweater'],
    'shoes': ['socks', 'pants']
}
modules = dependencies.keys()

G = nx.DiGraph()

for mod in modules:
    G.add_node(mod)

for mod, deps in dependencies.items():
    for dep in deps:
        G.add_edge(mod, dep)

nx.draw_networkx(G)

我现在想要一个函数,它接受一个“module”,并以正确的顺序返回我之前必须运行的所有其他模块。

prerequisites("pants") == ["underpants"]
prerequisites("underpants") == []
prerequisites("shoes") == ["underpants", "pants", "socks"]  # or: ["socks", "underpants", "pants"] would also work.

我肯定这个问题存在,我只是不知道它的算法/函数名,对吗?

拓扑序 ,通过 list(nx.topological_sort(G))

['shirt', 'sweater', 'coat', 'socks', 'underpants', 'pants', 'shoes']

所以如果我想穿袜子,这个结果会告诉我先穿衬衫、毛衣和外套(尽管它们是可选的,但没有依赖性)。

2 回复 | 直到 6 年前

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peterhzsti 6 年前

查看深度优先搜索算法

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nightfury1204 6 年前

我认为DFS方法可以完成这项任务。算法如下:

FindDependencies( module ) {
    ans = []
    for d in dependencies[module] {
        ans = append(ans, FindDependencies(d))
    }
    ans = append(ans, module)
    return ans
}