Самый эффективный способ найти пространственный порядок из списка кортежей?

Question

У меня есть алгоритм кругового роста (рост линий с закрытыми ссылками), в котором новые точки добавляются между существующими точками на каждой итерации.

Информация о связи каждой точки сохраняется в виде кортежа в списке. Этот список обновляется итеративно.

Вопросы:

• Какой самый эффективный способ вернуть пространственный порядок этих точек в виде списка?

• Нужно ли вычислять весь порядок на каждой итерации или есть способ кумулятивно упорядоченно добавлять новые точки в этот список?

Все, что я мог придумать, это следующее:

tuples = [(1, 4), (2, 5), (3, 6), (1, 6), (0, 7), (3, 7), (0, 8), (2, 8), (5, 9), (4, 9)]

starting_tuple = [e for e in tuples if e[0] == 0 or e[1] == 0][0]
## note: 'starting_tuple' could be either (0, 7) or (0, 8), starting direction doesn't matter

order = list(starting_tuple) if starting_tuple[0] == 0 else [starting_tuple[1], starting_tuple[0]]
## order will always start from point 0


idx = tuples.index(starting_tuple)
## index of the starting tuple


def findNext():
    global idx
    for i, e in enumerate(tuples):
        if order[-1] in e and i != idx:
            ind = e.index(order[-1])
            c = 0 if ind == 1 else 1
            order.append(e[c])
            idx = tuples.index(e)


for i in range(len(tuples)/2):
    findNext()

print order

Он работает, но он не элегантен (не питоничен) и не эффективен. Мне кажется, что рекурсивный алгоритм может быть более подходящим, но, к сожалению, я не знаю, как реализовать такое решение.

Кроме того, обратите внимание, что я использую Python 2 и могу иметь доступ только к полным пакетам Python (без ошибок)

Answer 1

Вместо рекурсии это больше похоже на проблему со словарем и генератором:

from collections import defaultdict

def findNext(tuples):
    previous = 0
    yield previous  # our first result

    dictionary = defaultdict(list)

    # [(1, 4), (2, 5), (3, 6), ...] -> {0: [7, 8], 1: [4, 6], 2: [5, 8], ...}
    for a, b in tuples:
        dictionary[a].append(b)
        dictionary[b].append(a)

    current = dictionary[0][0]  # dictionary[0][1] should also work
    yield current  # our second result

    while True:
        a, b = dictionary[current]  # possible connections

        following = a if a != previous else b  # only one will move us forward

        if following == 0:  # have we come full circle?
            break

        yield following  # our next result

        previous, current = current, following  # reset for next iteration

tuples = [(1, 4), (2, 5), (3, 6), (1, 6), (7, 0), (3, 7), (8, 0), (2, 8), (5, 9), (4, 9)]

generator = findNext(tuples)

for n in generator:
    print n

OUTPUT

% python test.py
0
7
3
6
1
4
9
5
2
8
% 

Алгоритм в настоящее время предполагает, что у нас более двух узлов.

Answer 2

Поскольку узлы связаны только с двумя другими узлами, вы можете связать их по номерам, а затем следовать за номерами вокруг. Это O (n) сортировка, которая довольно солидна, но она не является истинной сортировкой в ​​смысле <,>, =.

def bin_nodes(node_list):
    #figure out the in and out nodes for each node, and put those into a dictionary.
    node_bins = {} #init the bins
    for node_pair in node_list: #go once through the list
        for i in range(len(node_pair)): #put each node into the other's bin
            if node_pair[i] not in node_bins: #initialize the bin dictionary for unseen nodes
                node_bins[node_pair[i]] = []
            node_bins[node_pair[i]].append(node_pair[(i+1)%2])
    return node_bins

def sort_bins(node_bins):
    #go from bin to bin, following the numbers
    nodes = [0]*len(node_bins) #allocate a list
    nodes[0] = next(iter(node_bins)) #pick an arbitrary one to start
    nodes[1] = node_bins[nodes[0]][0] #pick a direction to go
    for i in range(2, len(node_bins)):
        #one of the two nodes in the bin is the horse we rode in on.  
        #The other is the next stop.   
        j = 1 if node_bins[nodes[i-1]][0] == nodes[i-2] else 0 #figure out which one ISN"T the one we came in on
        nodes[i] = node_bins[nodes[i-1]][j] #pick the next node, then go to its bin, rinse repeat
    return nodes

if __name__ == "__main__":
    #test
    test = [(1,2),(3,4),(2,4),(1,3)] #should give 1,3,4,2 or some rotation or reversal thereof
    print(bin_nodes(test))
    print(sort_bins(bin_nodes(test)))