Ich versuche den Algorithmus der Tiefensuche (DFS) für gerichtete Graphen zu implementieren, wie in Cormen et al., Introduction to Algorithms (3rd ed.) beschrieben. Hier ist meine Umsetzung so weit:Python "RuntimeError: maximale Rekursionstiefe überschritten" in der Tiefe - erste Suche
import pytest
from collections import OrderedDict
import copy
class Node(object):
def __init__(self, color='white', parent=None, d=None, f=None):
self.color = color
self.parent = parent
self.d = d # Discovery time
self.f = f # Finishing time
class Graph(object):
def __init__(self, edges, node_indices=None):
self.edges = edges
self.nodes = self.initialize_nodes(node_indices)
self.adj = self.initialize_adjacency_list()
def initialize_nodes(self, node_indices=None):
if node_indices is None:
node_indices = sorted(list(set(node for edge in self.edges for node in edge)))
return OrderedDict([(node_index, Node()) for node_index in node_indices])
def initialize_adjacency_list(self):
A = {node: [] for node in self.nodes}
for edge in self.edges:
u, v = edge
A[u].append(v)
return A
def dfs(self):
self.time = 0
for u, node in self.nodes.items():
if node.color == 'white':
self.dfs_visit(u)
def dfs_visit(self, u):
self.time += 1
self.nodes[u].d = self.time
self.nodes[u].color = 'gray'
for v in self.adj[u]:
if self.nodes[v].color == 'white':
self.nodes[v].parent = u
self.dfs_visit(v)
self.nodes[u].color = 'black'
self.time += 1
self.nodes[u].f = self.time
@staticmethod
def transpose(edges):
return [(v,u) for (u,v) in edges]
def strongly_connected_components(self):
self.dfs()
finishing_times = {u: node.f for u, node in self.nodes.items()}
self.__init__(self.transpose(self.edges))
node_indices = sorted(finishing_times, key=finishing_times.get, reverse=True)
self.nodes = self.initialize_nodes(node_indices)
self.dfs()
return self.trees()
def trees(self):
_trees = []
nodes = copy.deepcopy(self.nodes)
while nodes:
for u, node in nodes.items():
if node.parent is None:
_trees.append([u])
nodes.pop(u)
else:
for tree in _trees:
if node.parent in tree:
tree.append(u)
nodes.pop(u)
return _trees
Um zu testen, dass es funktioniert, habe ich ein Beispiel aus Abbildung 22.9 aus dem Buch:
Nach der Umbenennung der Knoten ein zu h1-8 jeweils lief ich den folgenden Test:
def test_strongly_connected_components():
edges = [(1,2), (5,1), (2,5), (5,6), (2,6), (6,7), (7,6), (2,3), (3,7), (3,4), (4,3), (4,8), (7,8), (8,8)]
graph = Graph(edges)
assert graph.strongly_connected_components() == [[1, 5, 2], [3, 4], [6, 7], [8]]
if __name__ == "__main__":
pytest.main([__file__+"::test_strongly_connected_components", "-s"])
Dieser Test besteht und bestätigt die grau schattierten SCCs in der Abbildung.
Für die "echte" Übung muss ich jedoch eine Eingabedatei verwenden, die 875.714 Linien enthält, die Kanten darstellen (als Kopf-Schwanz-Paar von ganzen Zahlen) und die Größe der fünf größten SCCs ausgeben. Zu diesem Zweck habe ich versucht, den folgenden Test:
@pytest.fixture
def edges():
with open('SCC.txt') as f:
return [tuple(map(int, line.split())) for line in f.read().splitlines()]
def test_SCC_on_full_graph(edges):
graph = Graph(edges)
SCCs = graph.strongly_connected_components()
print([map(len, SCCs)].sort(reverse=True)) # Read off the size of the largest SCCs
if __name__ == "__main__":
pytest.main([__file__+"::test_SCC_on_full_graph", "-s"])
Allerdings laufe ich in eine RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp:
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
self = <scc.Graph object at 0x103253690>, u = 209099
def dfs_visit(self, u):
self.time += 1
self.nodes[u].d = self.time
self.nodes[u].color = 'gray'
for v in self.adj[u]:
> if self.nodes[v].color == 'white':
E RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp
scc.py:53: RuntimeError
========================== 1 failed in 21.79 seconds ===========================
ich gelesen habe über sys.setrecursionlimit zunimmt, dies scheint aber nicht empfohlen werden . Abgesehen davon bin ich mir nicht sicher, wie ich den Code verbessern könnte, da er den im Buch angegebenen Pseudocode ziemlich wörtlich implementiert. Irgendwelche Ideen, wie ich diesen Fehler überwinden kann?