私はこのようにそれを解決することになりました:
私のデータ構造はdependends
、ノードIDからそれに依存するノードのリスト(DAGでのフォロワー)まで、辞書で構成されています。
正確な複雑さは計算していませんが、数千のグラフを一瞬で飲み込んでしまいました。
_transitive_closure_cache = {}
def transitive_closure(self, node_id):
"""returns a set of all the nodes (ids) reachable from given node(_id)"""
global _transitive_closure_cache
if node_id in _transitive_closure_cache:
return _transitive_closure_cache[node_id]
c = set(d.id for d in dependents[node_id])
for d in dependents[node_id]:
c.update(transitive_closure(d.id)) # for the non-pythonists - update is update self to Union result
_transitive_closure_cache[node_id] = c
return c
def can_reduce(self, source_id, dest_id):
"""returns True if the edge (source_id, dest_id) is redundant (can reach from source_id to dest_id without it)"""
for d in dependents[source_id]:
if d.id == dest_id:
continue
if dest_id in transitive_closure(d.id):
return True # the dest node can be reached in a less direct path, then this link is redundant
return False
# Reduce redundant edges:
for node in nodes:
dependents[node.id] = [d for d in dependents[node.id] if not can_reduce(node.id, d.id)]