


Bagaimana untuk Menggabungkan Senarai dengan Elemen Dikongsi Menggunakan NetworkX?
Menggabungkan Senarai dengan Elemen Dikongsi
Tugas ini melibatkan penggabungan senarai yang berkongsi elemen yang sama, menghasilkan struktur yang disatukan. Pertimbangkan input berikut:
[['a','b','c'],['b','d','e'],['k'],['o','p'],['e','f'],['p','a'],['d','g']]
Setiap subsenarai mewakili komponen atau kumpulan elemen. Objektifnya adalah untuk menggabungkan senarai berdasarkan elemen dikongsi dan meneruskan proses penggabungan sehingga tiada lagi senarai berkongsi elemen.
Penyelesaian Menggunakan NetworkX
Penyelesaian yang sesuai memanfaatkan NetworkX perpustakaan, yang menyediakan alat yang cekap untuk mewakili dan memanipulasi graf. Dengan menukar senarai input kepada graf, di mana nod mewakili elemen dan tepi mewakili elemen dikongsi, kami boleh menggunakan algoritma untuk mengenal pasti komponen graf yang disambungkan.
Berikut ialah pelaksanaan Python menggunakan NetworkX:
<code class="python">import networkx as nx from networkx.algorithms.components.connected import connected_components def to_graph(l): G = nx.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): it = iter(l) last = next(it) for current in it: yield last, current last = current G = to_graph(l) print(connected_components(G))</code>
Kod ini menukar senarai input kepada graf dan mengenal pasti komponen yang disambungkan, yang sepadan dengan senarai gabungan terakhir.
Kesimpulan
Dengan menggunakan NetworkX dan konsep teori graf, kami mencapai penyelesaian yang cekap untuk menggabungkan senarai berdasarkan elemen yang dikongsi, menghasilkan struktur disatukan yang diingini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggabungkan Senarai dengan Elemen Dikongsi Menggunakan NetworkX?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

Bagaimana cara menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan tag tertutup pertama dan berhenti? Semasa berurusan dengan HTML atau bahasa markup lain, ungkapan biasa sering diperlukan untuk ...

Memahami Strategi Anti-Crawling of Investing.com Ramai orang sering cuba merangkak data berita dari Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news) ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan