Python 图中所有连通节点的计数

我有一个大于10k的（无序）数字对列表。我想直接或间接地将它们划分为一组连接对。我认为这对应于无向图。我正在使用python，并尝试了类似于表示这种结构的东西

为了了解连接到

i

的所有号码，

---

我可以检查列表中除

I

之外的所有

j

是否都有从

I

到

j

的路径。然而，在这个实现中，计算时间对于我正在处理的列表的大小来说太长了。有没有更有效的方法？（或者是否已经建立了python库？

听起来您似乎对计算图形的连接组件感兴趣。我建议调查一下包裹及其包装

例如，假设我们的数据是一组成对的数字，每对数字代表图形中的一条边：

pairs = [
    (1, 2),
    (2, 4),
    (3, 5),
    (2, 5),
    (7, 9),
    (9, 10),
    (8, 7)
]

在由这些边表示的图中，集合

{1,2,3,4,5}

中的任意一对节点之间存在路径，并且

{6,7,8,9,10}

中的任意一对节点之间也存在路径。但是没有路径，比如说从

5

到

7

。也就是说，图中有两个连接的组件

为了发现这些组件，我们首先导入

networkx

并创建一个图形：

>>> import networkx as nx
>>> graph = nx.from_edgelist(pairs)

计算组件非常简单

>>> list(nx.connected_components(graph))
>>> [{1, 2, 3, 4, 5}, {6, 7, 8, 9, 10}]

nx.connected_components

是一个生成器，因此这里我们将结果转换为一个列表，以显示所有连接的组件

我们还可以找到包含给定节点的连接组件：

>>> nx.node_connected_component(graph, 3)
{1, 2, 3, 4, 5}

我们还可以快速计算连接组件的数量：

>>> nx.number_connected_components(graph)
2

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你是想找到一个图的连接部分吗？@jme是的，这听起来像是我要做的。是的，这就是我要找的。谢谢你的详细回答！连接的组件在scipy中也可用：。我不知道哪种实现更快，但它可以避免项目中的额外依赖。第二个链接已断开