[PYTHON] Kombinationsoptimierungstypisches Problem-Minimum-Vertex-Covering-Problem

Typisches Problem und Ausführungsmethode

Problem mit der minimalen Scheitelpunktabdeckung

Finden Sie diejenige mit der kleinsten Summe von Gewichten in der Scheitelpunktabdeckung $ C $ im ungerichteten Graphen $ G = (V, E) $.

Ausführungsmethode

usage

Signature: min_node_cover(g, weight='weight')
Docstring:
Problem mit der minimalen Scheitelpunktabdeckung
Eingang
    g:Graph
    weight:Attribut Charakter des Gewichts
Ausgabe
Liste der Eckpunkte

python

#CSV-Daten
import pandas as pd, networkx as nx, matplotlib.pyplot as plt
from ortoolpy import graph_from_table, networkx_draw, min_node_cover
tbn = pd.read_csv('data/node0.csv')
tbe = pd.read_csv('data/edge0.csv')
g = graph_from_table(tbn, tbe)[0]
t = min_node_cover(g)
pos = networkx_draw(g, node_color='white')
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=t)
plt.show()
print(t)

Ergebnis

[0, 2, 3, 5]

python

#Zufällige Daten
import networkx as nx, matplotlib.pyplot as plt
from ortoolpy import min_node_cover, networkx_draw
g = nx.random_graphs.fast_gnp_random_graph(10, 0.3, 1)
l = min_node_cover(g)
pos = networkx_draw(g, nx.spring_layout(g), node_color='white')
nx.draw_networkx_nodes(g, pos, nodelist=l)
plt.show()

Daten

• data/node0.csv
• data/edge0.csv