
- •Матрица смежности представлена в таблице 1.
- •Написал подпрограмму для построения списка ребер по заданной матрицы смежности.
- •Визуализировал заданный граф. Убедился в том, что он совпадает с исходным графом.
- •Написал подпрограмму, позволяющую представить граф в виде массива записей, основываясь на заданной матрице смежности. Каждой вершине графа соответствует запись.
- •Для каждого из представлений (матрица смежности, список ребер, массив записей) написал подпрограммы поиска и вывода на экран:
- •Для каждого из представлений (матрица смежности, список ребер, массив записей) вывести на экран размер содержащего их объекта в байтах.
- •Приложение а. Код программы
Для каждого из представлений (матрица смежности, список ребер, массив записей) написал подпрограммы поиска и вывода на экран:
всех соседей заданной вершины графа;
ответа, образует ли заданная последовательность вершин цепь;
номеров вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины;
количества ребер в графе.
Для каждой подпрограммы организовал диалог с пользователем (запрос параметра – вывод результата). Данные для представления результатов выполнения данных подпрограмм подобрал самостоятельно.
Функция search_in_views для выбора представления графа для поиска.
Список использованных переменных в соответствии с таблицей 5, код в
соответствии с листингом 6. Результат работы функций в соответствии с
рисунком 6.
Таблица 5 – Список переменных подпрограммы из Листинга 6
-
Название
Значение
adj_mat
Список значений матрицы смежности
peaks
Список названий вершин
l_edg
Список ребер графа
g_info
Массив записей графа
num
Номер вида представления графа
Листинг 6 – Подпрограмма выбора представления графа
# поиск в разных представлениях графа def search_in_views(adj_mat, peaks, l_edg = [], g_info = []): while 1: num = input('''\n Выберете представление для поиска: 1 - матрица смежности; 2 - список ребер; 3 - массив записей; Q - Выход. Введите номер: ''')
match num.upper(): case '1': print('', pd.DataFrame(adj_mat, columns=peaks, index=peaks), sep='\n') search_in_views_by_adj_mat(adj_mat, peaks)
case '2': if l_edg == [] or isinstance(l_edg[0], str): l_edg = get_list_edges_by_adjacency_matrix(adj_mat, peaks) print('', *l_edg, sep='\n') search_in_views_by_list_edges(l_edg, peaks)
case '3': if g_info == []: g_info = get_array_of_graph_information(adj_mat, peaks) print('\n', g_info) search_in_views_by_graph_mat(g_info, peaks)
case 'Q': break case _: print('\n!Команда не найдена! Повторите ввод.') return -2 |
Рисунок
6 – Результат работы функции search_in_views
Функции search_in_views_by_adj_mat, search_in_views_by_list_edges, search_in_views_by_graph_mat для выбора и вызова функций дляопределенных вопросов. Список использованных переменных в соответствии с таблицей 6, код в соответствии с листингом 7. Результат работы функций в
соответствии с рисунком 7.
Таблица 6 – Список переменных подпрограммы из Листинга 7
-
Название
Значение
adj_mat
Список значений матрицы смежности
peaks
Список названий вершин
l_edg
Список ребер графа
g_info
Массив записей графа
question
Номер вопроса
Листинг 7 – Подпрограмма вызова функций по заданным вопросам для
представлений графа (матрица смежности, список ребер, массив записей)
# поиск в МАТРИЦЕ СМЕЖНОСТИ def search_in_views_by_adj_mat(adj_mat, peaks):
while 1: question = get_question_number()
match question: case 1: # 1 - всех соседей заданной вершины графа; top = get_peaks_for_search(peaks) if top == -1: continue print('\nСоседи вершины №', top, '(', peaks[top], '):', get_neighbours_by_adj_mat(adj_mat, peaks, top))
case 2: # 2 - ответ, образует ли заданная последовательность вершин цепь; peaks_num = get_peaks_for_chain(peaks) if peaks_num == -1: continue
chain_answer = get_chain_answer_by_adj_mat(adj_mat, peaks_num) if chain_answer: print('\nЗаданная последовательность вершин образует цепь.') else: print('\nЗаданная последовательность вершин не образует цепь.')
case 3: # 3 - номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины; value = get_value_for_search() if value == -1: continue print('\nНомера вершин, сумма весов инцедентных ребер, которых больше', value, ':', *get_peaks_weight_more_value_by_adj_mat(adj_mat, value))
case 4: # 4 - количество ребер в графе; print('\nВ графе', get_edge_count_by_adj_mat(adj_mat), 'ребер.')
case -1: return -1 return -2 |
# поиск в СПИСОК РЕБЕР def search_in_views_by_list_edges(l_edg, peaks): while 1: question = get_question_number()
match question: case 1: # 1 - всех соседей заданной вершины графа; top = get_peaks_for_search(peaks) if top == -1: continue print('\nСоседи вершины №', top, '(', peaks[top], '):', get_neighbours_by_l_edg(top, l_edg))
case 2: # 2 - ответ, образует ли заданная последовательность вершин цепь; peaks_num = get_peaks_for_chain(peaks) if peaks_num == -1: continue chain_answer = get_chain_answer_by_l_edg(l_edg, peaks_num) if chain_answer: print('\nЗаданная последовательность вершин образует цепь.') else: print('\nЗаданная последовательность вершин не образует цепь.')
case 3: # 3 - номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины; value = get_value_for_search() if value == -1: continue print('\nНомера вершин, сумма весов инцедентных ребер, которых больше' , value, ':', *get_peaks_weight_more_value_by_l_edg(peaks, l_edg, value))
case 4: # 4 - количество ребер в графе; print('\nВ графе', get_edge_count_by_l_edg(l_edg), 'ребер.')
case -1: return -1 return -2 |
# поиск в МАССИВ ЗАПИСЕЙ def search_in_views_by_graph_mat(g_info, peaks): while 1: question = get_question_number()
match question: case 1: # 1 - всех соседей заданной вершины графа; top = get_peaks_for_search(peaks) if top == -1: continue print('\nСоседи вершины №', top, '(', peaks[top], '):', get_neighbours_by_graph_info(top, g_info, peaks))
case 2: # 2 - ответ, образует ли заданная последовательность вершин цепь; peaks_num = get_peaks_for_chain(peaks) if peaks_num == -1: continue chain_answer = get_chain_answer_by_graph_info(g_info, peaks_num) if chain_answer: print('\nЗаданная последовательность вершин образует цепь.') else: print('\nЗаданная последовательность вершин не образует цепь.')
case 3: # 3 - номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины; value = get_value_for_search() if value == -1: continue print('\nНомера вершин, сумма весов инцедентных ребер, которых больше', value , ':', *get_peaks_weight_more_value_by_graph_info(peaks, g_info, value))
case 4: # 4 - количество ребер в графе; print('\nВ графе', get_edge_count_by_graph_info(g_info), 'ребер.')
case -1: return -1 return -2 |
Рисунок
7 – Результат работы функции
search_in_views_by_adj_mat
Функции get_question_number, get_peaks_for_search, get_peaks_for_chain, get_value_for_search для запроса параметров функций из листинга 6. Список использованных переменных в соответствии с таблицей 7, код в соответствии с листингом 8. Результат работы функций в соответствии с рисунками 8-11.
Таблица 7 – Список переменных подпрограммы из Листинга 8
-
Название
Значение
question
Номер вопроса
peaks_up
Список вершин графа в верхнем регистре
top
Номер вершины графа
chain_peaks
Список вершин
value
Целое число для сравнения с весами сумм инцидентных
вершин
Листинг 8 – Подпрограмма запроса параметров через диалог с пользователем
# Запрос номера вопроса def get_question_number(): while 1: question = input('''\nНайти: 1 - всех соседей заданной вершины графа; 2 - ответ, образует ли заданная последовательность вершин цепь; 3 - номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины; 4 - количество ребер в графе; Q - Выход.
Введите номер: ''') if question.isdigit(): question = int(question) if question in range(1,5): return question else: print('\n!Указан не существующй номер вопроса! Повторите ввод.') elif question.upper() == 'Q': return -1 else: print('\n!Команда не найдена! Повторите ввод.') |
# запрос и проверка корректности ввода вершины для поиска def get_peaks_for_search(peaks): peaks_up = [i.upper() for i in peaks] while 1: top = input('\nЗадайте вершину для поиска соседей:\n\t- из списка: ('+', '.join(str(i) for i in peaks) + ')\n\t- по номеру: от 0 до ' + str(len(peaks)-1) + '\n\t- Q для выхода' + '\nВведите вершину: ').upper() if top in peaks_up: top = peaks_up.index(top) break if top.isdigit(): top = int(top) if top in range(len(peaks)): break else: print('\n!Вершины с указанным номером не существует! Повторите ввод.') elif top == 'Q': return -1 else: print('\n!Вершины с указанным названием не существует! Повторите ввод.') return top |
# запрос списка вершин графа def get_peaks_for_chain(peaks): while 1: chain_peaks = input('\nЗадайте список вершин (по номерам от 0 до ' + str(len(peaks)-1) + ' через пробел) для проверки, образует ли заданная последовательность вершин цепь.' + '\n\t- Q для выхода' + '\nВведите вершины: ').split() if all(map(lambda x: x.isdigit(), chain_peaks)): chain_peaks = list(map(int, chain_peaks)) if set(chain_peaks).issubset(range(len(peaks))): break elif chain_peaks[0].upper() == 'Q': return -1 print('\n!Указаны не существующие номера вершин! Повторите ввод.') return chain_peaks |
# запрос и проверка корректности ввода вершины для поиска def get_value_for_search(): while 1: value = input('\nЗадайте значение для сравнения: ').upper() if value.isdigit(): return int(value) elif value == 'Q': return -1 else: print('\n!Введено неверное значение! Повторите ввод.') |
Рисунок
8 – Результат работы функции
get_question_number
Рисунок
9 – Результат работы функции
get_peaks_for_search
Рисунок
10 – Результат работы функции
get_peaks_for_chain
Рисунок
11 – Результат работы функции
get_value_for_search
Функции get_neighbours_by_adj_mat, get_neighbours_by_l_edg, get_neighbours_by_graph_info для поиска соседей указанной вершины. Список использованных переменных в соответствии с таблицей 8, код в соответствии с листингом 9. Результат работы функций в соответствии с рисунком 12. Таблица 8 – Список переменных подпрограммы из Листинга 9
-
Название
Значение
adj_mat
Список значений матрицы смежности
peaks
Список названий вершин
l_edg
Список ребер графа
g_info
Массив записей графа
top
Номер вершины графа
Листинг 9 – Подпрограмма поиск соседей указанной вершины в представлениях графа (матрица смежности, список ребер, массив записей)
# возвращает соседей указанной вершины по заданной МАТРИЦЕ СМЕЖНОСТИ def get_neighbours_by_adj_mat(adj_mat, peaks, top): children = [(i, peaks[i]) for i in range(len(adj_mat)) if adj_mat[top][i] != 0] parents = [(i, peaks[i]) for i in range(len(adj_mat)) if adj_mat[i][top] != 0] return tuple(set(children + parents)) |
# возвращает соседей указанной вершины по заданному СПИСОКУ РЕБЕР def get_neighbours_by_l_edg(top, l_edg): return tuple(set(i[0][1] if i[0][0][0] == top else i[0][0] for i in l_edg if i[0][0][0] == top or i[0][1][0] == top)) |
# возвращает соседей указанной вершины по заданному МАССИВУ ЗАПИСЕЙ def get_neighbours_by_graph_info(top, g_info, peaks): return tuple((i, peaks[i]) for i in g_info['№ вершин соседей'][top]) |
Рисунок
12 – Результат работы функции
get_neighbours_by_adj_mat
Функции get_chain_answer_by_adj_mat, get_chain_answer_by_l_edg, get_chain_answer_by_graph_info для проверки последовательности вершин на цепь. Список использованных переменных в соответствии с таблицей 9, код в соответствии с листингом 10. Результат работы функций в соответствии с рисунком 13.
Таблица 9 – Список переменных подпрограммы из Листинга 10
-
Название
Значение
adj_mat
Список значений матрицы смежности
peaks
Список названий вершин
l_edg
Список ребер графа
g_info
Массив записей графа
peaks_num
Номер вершин
Листинг 10 – Подпрограмма проверки последовательности вершин на цепь в представлениях графа (матрица смежности, список ребер, массив записей)
# проверка вершин на цепь в передставлении графа МАТРИЦА СМЕЖНОСТИ def get_chain_answer_by_adj_mat(adj, peaks_num): if len(peaks_num) == 1: return True for i in range(1, len(peaks_num)): if adj[peaks_num[i-1]][peaks_num[i]] == 0: return False return True |
# проверка вершин на цепь в передставлении графа СПИСОК РЕБЕР def get_chain_answer_by_l_edg(l_edg, peaks_num): if len(peaks_num) == 1: return True temp_l_edg = [[j[0][1][0] for j in l_edg if j[0][0][0] == i] for i in peaks_num] for i in range(1, len(peaks_num)): if peaks_num[i] not in temp_l_edg[i-1]: return False return True |
# проверка вершин на цепь в МАССИВ ЗАПИСЕЙ def get_chain_answer_by_graph_info(g_info, peaks_num): if len(peaks_num) == 1: return True for i in range(1, len(peaks_num)): if peaks_num[i] not in g_info['№ вершин детей'][peaks_num[i-1]]: return False return True |
Рисунок 13 – Результат работы функции get_chain_answer_by_adj_mat
Функции get_peaks_weight_more_value_by_adj_mat, get_peaks_weight_more_value_by_l_edg, get_peaks_weight_more_value_by_graph_info для поиска номеров вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины. Список использованных переменных в соответствии с таблицей 10, код в соответствии с листингом 11. Результат работы функций в соответствии с рисунком 14.
Таблица 10 – Список переменных подпрограммы из Листинга 11
-
Название
Значение
adj_mat
Список значений матрицы смежности
peaks
Список названий вершин
l_edg
Список ребер графа
g_info
Массив записей графа
value
Число для сравнения
Листинг 11 – Подпрограмма поиска номеров вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины в представлениях графа (матрица смежности, список ребер, массив записей)
# номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины в передставлении графа МАТРИЦА СМЕЖНОСТИ def get_peaks_weight_more_value_by_adj_mat(adj_mat, value): return [i for i in range(len(adj_mat)) if sum([col for col in adj_mat[i]]+[row[i] for row in adj_mat]) > value] |
# номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины в передставлении графа СПИСОК РЕБЕР def get_peaks_weight_more_value_by_l_edg(peaks, l_edg, value): return [i for i in range(len(peaks)) if sum([j[1] for j in l_edg if j[0][0][0] == i or j[0][1][0] == i]) > value] |
# номера вершин, сумма весов инцидентных ребер которых больше заданной величины в передставлении графа МАССИВ ЗАПИСЕЙ def get_peaks_weight_more_value_by_graph_info(peaks, g_info, value): return [i for i in range(len(peaks)) if sum(g_info['Веса инцидентных ребер'][i]) > value] |
Рисунок 14 – Результат работы функции get_peaks_weight_more_value_by_adj_mat
Функции get_edge_count_by_adj_mat, get_edge_count_by_l_edg, get_edge_count_by_graph_info для поиска количества ребер графа. Список использованных переменных в соответствии с таблицей 11, код в соответствии с листингом 12. Результат работы функций в соответствии с рисунком 15.
Таблица 11 – Список переменных подпрограммы из Листинга 12
-
Название
Значение
adj_mat
Список значений матрицы смежности
l_edg
Список ребер графа
g_info
Массив записей графа
Листинг 12 – Подпрограмма определения кол-ва ребер в представлениях графа (матрица смежности, список ребер, массив записей)
# определение кол-ва ребер в передставлении графа МАТРИЦА СМЕЖНОСТИ def get_edge_count_by_adj_mat(adj_mat): return sum([sum([1 for j in i if j != 0]) for i in adj_mat]) |
# определение кол-ва ребер в передставлении графа СПИСОК РЕБЕР def get_edge_count_by_l_edg(l_edg): return len(l_edg) |
# определение кол-ва ребер в передставлении графа МАССИВ ЗАПИСЕЙ def get_edge_count_by_graph_info(g_info): return g_info['Кол-во детей'].sum() |
Рисунок
15 – Результат работы функции
get_edge_count_by_adj_mat
Приведены результаты работы функций для поиска в матрице смежности, функции для представлений графа список ребер и массив записей дают такие же результаты для таких же входных параметров.