python - 建立有向多重图(Python)

可以说我得到一个列表，该列表表示相邻节点的权重。多重图形的形状像超立方体。节点将通过其坐标命名为二进制字符串。

恩n=3的例子

bin_string = ['000', '100', '010', '001', '110', '101', '011', '111']
weights = [[-5, -13, -2], [16, -9], [-15, 2], [13, -13], [18], [-9], [18]]

我想按以下方式从两个列表中构建一个字典：我们从000开始，以颠倒的字典顺序（如在bin_string中）对所有节点都增加一个1的边。第二个节点将是100（再增加1个，最大的是第一个），并且该节点可以具有到所有节点的边缘，再加上一个1个。所以字典看起来像这样：

d = { '000':{'100':-5, '010':-13, '001':-2},
      '100':{'110':16, '101':-9},
      '010':{'110':-15, '011':2},
      '001':{'101':13, '011':-13},
      '110':{'111':18},
      '101':{'111':-9},
      '011':{'111':18}
     }

我有各种尺寸的超立方体，并且已经可以根据尺寸生成bin_string。但是，如何将bin_string和weights结合到一部词典中？

最佳答案

Python字典没有定义的顺序，因此您需要使用collections.OrderedDict。这是一个例子：

from collections import OrderedDict

def one_more_one(s):
    for i, digit in enumerate(s):
        if digit == '0':
            yield s[:i] + '1' + s[i+1:]

bin_string = ['000', '100', '010', '001', '110', '101', '011', '111']
weights = [[-5, -13, -2], [16, -9], [-15, 2], [13, -13], [18], [-9], [18]]

d = OrderedDict()
for node, weight in zip(bin_string, weights):
    d[node] = OrderedDict(zip(one_more_one(node), weight))

在这里，one_more_one是生成器，生成具有“一个以上”的节点的邻居。它以相反的字典顺序产生它们。

如果顺序不重要，则可以使用普通的python字典。您可以通过以下方式恢复正常的dict：

{k:dict(v) for k,v in d.iteritems()}

这使

{'000': {'001': -2, '010': -13, '100': -5},
 '001': {'011': -13, '101': 13},
 '010': {'011': 2, '110': -15},
 '011': {'111': 18},
 '100': {'101': -9, '110': 16},
 '101': {'111': -9},
 '110': {'111': 18}}