cuthill_mckee_ordering#

cuthill_mckee_ordering(G, heuristic=None)[源]#

生成图节点的排序（排列），以生成稀疏矩阵。

使用 Cuthill-McKee 启发式算法（基于广度优先搜索）[1]。

参数:

G图: 一个 NetworkX 图
heuristic函数, 可选: 用于选择 RCM 算法起始节点的函数。如果为 None，则使用伪外围对中的节点。可以提供用户定义的函数，该函数接受一个图对象并返回一个单个节点。

返回:

nodes生成器: Cuthill-McKee 排序中的节点生成器。

另请参阅

reverse_cuthill_mckee_ordering

说明

带宽缩减的最优解是 NP 完全问题 [2]。

参考文献

[1]

E. Cuthill and J. McKee. Reducing the bandwidth of sparse symmetric matrices, In Proc. 24th Nat. Conf. ACM, pages 157-172, 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.

示例

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

将最小度节点作为启发式函数

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