공유 요소와 목록 병합: 그래프 이론적 접근법
목록 모음 중 일부에 중복되는 요소가 포함되어 있는 경우 목표는 다음과 같습니다. 원래 목록 전체의 고유 요소 전체 세트로 구성된 목록 세트로 통합하는 것입니다. 예를 들어, 다음 목록 입력 목록을 고려해 보세요.
L = [['a', 'b', 'c'], ['b', 'd', 'e'], ['k'], ['o', 'p'], ['e', 'f'], ['p', 'a'], ['d', 'g']]
작업은 더 이상 목록을 결합할 수 없을 때까지 공통 요소를 공유하는 목록을 병합하는 것입니다. 원하는 출력은 다음과 같습니다.
L = [['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'o', 'p'], ['k']]
부울 연산과 while 루프를 사용할 수도 있지만 목록을 그래프로 보면 더 효율적인 접근 방식을 찾을 수 있습니다. 그래프 표현에서 각 목록은 모서리로 연결된 노드 집합에 해당합니다. 따라서 문제는 이 그래프 내에서 연결된 구성 요소를 찾는 것입니다.
한 가지 솔루션은 아래에 설명된 것처럼 그래프 분석을 위한 강력한 라이브러리인 NetworkX를 활용하는 것입니다.
<code class="python">import networkx from networkx.algorithms.components.connected import connected_components def to_graph(l): G = networkx.Graph() for part in l: # each sublist is a bunch of nodes G.add_nodes_from(part) # it also imlies a number of edges: G.add_edges_from(to_edges(part)) return G def to_edges(l): """ treat `l` as a Graph and returns it's edges to_edges(['a','b','c','d']) -> [(a,b), (b,c),(c,d)] """ it = iter(l) last = next(it) for current in it: yield last, current last = current G = to_graph(l) print(connected_components(G)) # prints [['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'g', 'f', 'o', 'p'], ['k']]</code>
그래프 이론의 NetworkX는 작업을 효과적으로 처리하여 정확성과 효율성을 보장합니다.
위 내용은 그래프 이론을 사용하여 요소가 겹치는 목록을 병합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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