使用Dict和List在Python中创建邻接列表

我想创建一个数据结构，可以存储顶点的名称，它相邻的顶点以及边权重。我想创建一个

dict

，将一个顶点映射到一个

列表

，该列表进一步具有

dict

，以存储它与边权重相邻的顶点

换言之：

D = {
    vertex1: [
        {
            Adj_vertex1: edge weight
        }, 
        {
            Adj_vertex2:    edge weight
        } 
    ]
}

---

有没有一个有效的方法来做到这一点？此外，如果使用上述结构，如何访问

Adj_vertex2

除非你有更复杂的结构，否则字典很好用。但您正在为顶点声明一个字典列表。你可以这样简化它

D = { vertex1: {Adj_vertex1: edge_weight, Adj_vertex2: edge_weight}}

D[vertex1][Adj_vertex2]

D[new_vertex] = {Adj_vertex1: edge_weight, Adj_vertex2: edge_weight}

然后像这样调整顶点2的权重

D = { vertex1: {Adj_vertex1: edge_weight, Adj_vertex2: edge_weight}}

D[vertex1][Adj_vertex2]

D[new_vertex] = {Adj_vertex1: edge_weight, Adj_vertex2: edge_weight}

如果一个顶点与另一个顶点不相邻，因此字典中不存在该顶点，则可以使用该值（感谢Hossein的评论）：

然后像这样添加一个新顶点

D = { vertex1: {Adj_vertex1: edge_weight, Adj_vertex2: edge_weight}}

D[vertex1][Adj_vertex2]

D[new_vertex] = {Adj_vertex1: edge_weight, Adj_vertex2: edge_weight}

你可以做：

d = {'vertex1': [ {'adj_vertex1': (edge, weight)}, {'adj_vertex2': (edge, weight)}]}

要访问

adj_vertex2

必须执行

d['vertex1'][1]['adj_vertex2']

在我看来，在python中使用图形不是一个很好的方法。您应该检查一些库，比如或者您可以使用，就我所记得的，集合是在python中使用图形的好方法

---

注意：

（这是一个元组）

。使用相对标准的工具的一种有效方法是将邻接存储为稀疏矩阵。这需要您使用

scipy

并对顶点进行编号

假设将连接的顶点作为列表列表，将权重作为相同结构的另一个列表

inds = [[1,3], [], [0,2], [0,2,3]]
weights = [[0.1,0.2], [], [1,1], [2,0.5,-0.1]]

adj = sparse.lil_matrix((4,4))
for i, (j, w) in enumerate(zip(inds, weights)):
    adj[i, j] = w

adj
# <4x4 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
        with 7 stored elements in LInked List format>
adj.A # dense representation
# array([[ 0. ,  0.1,  0. ,  0.2],
         [ 0. ,  0. ,  0. ,  0. ],
         [ 1. ,  0. ,  1. ,  0. ],
         [ 2. ,  0. ,  0.5, -0.1]])

adj = adj.tocsr() # convert to more efficient format

# get vertices connected to vertex 3:
adj[3].nonzero()[1]
# array([0, 2, 3], dtype=int32)

# get corresponding weights:
adj[3].data
# array([ 2. ,  0.5, -0.1])

inds=[[1,3]，[0,2]，[0,2,3]]
权重=[[0.1,0.2]，[1,1]，[2,0.5，-0.1]]
adj=稀疏的lil_矩阵（（4,4））
对于枚举（zip（inds，weights））中的i，（j，w）：
adj[i，j]=w
形容词
# 
形容词A#稠密表示
#数组（[[0,0.1,0,0.2]，
[ 0. ,  0. ,  0. ,  0. ],
[ 1. ,  0. ,  1. ,  0. ],
[ 2. ,  0. ,  0.5, -0.1]])
adj=adj.tocsr（）#转换为更高效的格式
#获取连接到顶点3的顶点：
形容词[3]。非零（）
#数组（[0,2,3]，dtype=int32）
#获取相应的权重：
形容词[3]。数据
#数组（[2,0.5，-0.1]）

使用元组列表来存储邻接和权重对我来说比将其存储为dict更有意义。您可以这样存储它

    d = {
         'v1': [ ('v2',w1), ('v3', w2) ]
         'v2': [ ('v1', w1) ]
         'v3': [ ('v1', w2) ]
        }

---

为什么要有一个dict列表而不仅仅是一个dict:

D={vertex1:{Adj_vertex1:weight，Adj_vertex2:weight}

那么访问就像

D[vertex1][Adj_vertex2]

一样简单，但更可能在循环

中用于D[vertex1]中的v，w。items（）：

我可以这样做，但这是最有效的吗？另外，如何提取顶点2的权重？通过写入：D[顶点][顶点2]？我需要此数据结构，首先：访问与顶点1相邻的顶点，然后：访问边权重。请注意，我更改了代码中变量的名称，这是因为它们与pep-8（）不一致。请使用

D[vertex1]。获取（顶点2,0）

如果

vertex2

与

vertex1

不相邻，则获取

weight=0

，谢谢！但这是有效的方法吗？我的想法是我首先想到的。我想学习创建能够容纳相邻顶点和权重的东西的有效方法。@BinamrataSharma我确信有更好的方法（为了可读性和功能性）来表示这个问题，字典在这种情况下起作用，但更多信息请查看LaraChicharo的答案。如果我必须更改边权重a的值，我会怎么做？tuple不阻止我更改其中的值吗？