Python 寻找图中的所有闭环

我正在尝试编写一个Python代码，它将识别任意图中的所有闭环

所谓闭环，我指的是一个循环，除了循环开始的顶点外，它不会访问任何顶点超过一次（在这种情况下，

DGHD

就是一个例子，就像

BCDB

，或者

BCEFDB

，等等）

我试着用矩阵乘法来实现这一点，把图写成一个矩阵，其中有两个垂直点连接的是1，没有连接的是0，然后把它们放到n次方，不过这也会考虑到非闭环

此人似乎也做过同样的工作，但还是设法解决了：

我想知道有没有什么建议，该往哪个方向走

是一个流行的Python包，用于处理许多scientific Python发行版中包含的图形。它包括一些计算图循环的算法。特别是，我会回答你的问题

这种方法的一个警告是，必须将图形转换为有向图。这意味着无向图的每一条边都将成为有向图中的一个循环。（一条无向边变成两条有向边。）您可以简单地过滤输出，使其仅包含长度为三个或三个以上的循环

下面是一个使用链接到的图形的示例：

from networkx import Graph, DiGraph, simple_cycles

# construct a graph using a dict: {node:[connected_nodes]}
G = Graph(
    {'A':['B','G','H'],
     'B':['A','C','D'],
     'C':['B','D','E'],
     'D':['B','C','E','F','G', 'H'],
     'E':['C','D','F'],
     'F':['D','E','G'],
     'G':['A','D','F','H'],
     'H':['A','D','G'],
    }
)

# optional: draw the graph for verification
#labels = dict(zip(G.nodes(),G.nodes()))
#networkx.draw_networkx(G,labels=labels)

# simple_cycles only accepts DiGraphs. convert G to a bi-directional
# digraph. note that every edge of G will be included in this list!
DG = DiGraph(G)
list(simple_cycles(DG))

（截断的）输出为：

[['B', 'D', 'H', 'G', 'F', 'E', 'C'],
 ['B', 'D', 'H', 'G', 'A'],
 ['B', 'D', 'H', 'A', 'G', 'F', 'E', 'C'],
 ['B', 'D', 'H', 'A'],
 ['B', 'D', 'F', 'G', 'H', 'A'],
 ['B', 'D', 'F', 'G', 'A'],
 ['B', 'D', 'F', 'E', 'C'],
 ['B', 'D', 'G', 'F', 'E', 'C'],
 ...
]

---

如果您希望自己实现此功能而不使用NetworkX

simple\u cycles（）

则使用约翰逊算法。（参见Donald B.Johnson，《寻找有向图的所有基本回路》，暹罗计算机杂志，4（1），77–84）

天哪，我忘了这个问题。太棒了。我能够使用这个软件包，得到我需要的东西！非常感谢你的帮助。