Python NetworkX reverse_cuthill_mckee_ordering用法及代碼示例

生成圖節點的排序(排列)以製作稀疏矩陣。

使用反向Cuthill-McKee啟發式(基於廣度優先搜索)[1]。

參數：

G：圖形

NetworkX 圖

heuristic：函數，可選

用於選擇 RCM 算法的起始節點的函數。如果 None 使用來自 pseudo-peripheral 對的節點。可以提供一個用戶定義的函數，它接受一個圖形對象並返回一個節點。

返回：

nodes：生成器

反向Cuthill-McKee 排序的節點生成器。

注意：

帶寬減少的最佳解決方案是NP-complete [2]。

參考：

1

E. Cuthill and J. McKee. Reducing the bandwidth of sparse symmetric matrices, In Proc. 24th Nat. Conf. ACM, pages 157-72, 1969. http://doi.acm.org/10.1145/800195.805928

2

Steven S. Skiena. 1997. The Algorithm Design Manual. Springer-Verlag New York, Inc., New York, NY, USA.

例子：

>>> from networkx.utils import reverse_cuthill_mckee_ordering
>>> G = nx.path_graph(4)
>>> rcm = list(reverse_cuthill_mckee_ordering(G))
>>> A = nx.adjacency_matrix(G, nodelist=rcm)

作為啟發式函數的最小度數節點：

>>> def smallest_degree(G):
...     return min(G, key=G.degree)
>>> rcm = list(reverse_cuthill_mckee_ordering(G, heuristic=smallest_degree))