Python 基于图形的元组合并？

我在元组中有成对的值，它们是相关的匹配项（从技术上讲，仍然在CSV文件中）。两个成对的值都不一定是唯一的

tupleAB = (A####, B###), (A###, B###), (A###, B###)...
tupleBC = (B####, C###), (B###, C###), (B###, C###)...
tupleAC = (A####, C###), (A###, C###), (A###, C###)...

我的理想输出是一个具有唯一ID和“强化”匹配列表的字典。我试图在基于图形的上下文中思考它

例如，如果：

tupleAB[x] = (A0001, B0012)
tupleBC[y] = (B0012, C0230)
tupleAC[z] = (A0001, C0230)

这将产生：

output = {uniquekey0001, [A0001, B0012, C0230]}

理想情况下，这也可以扩展到三个以上的元组（例如，添加一个“D”匹配，这将导致额外的三个元组-AD、BD和CD-以及四个项目的列表长度；等等）

关于向上扩展到更多元组，我愿意拥有不一定完全连接的“图”，即每个节点连接到每个其他节点。我的直觉是，我可以很容易地根据列表长度进行筛选。我愿意接受任何建议

我想，喝几杯咖啡，我就可以想出一个暴力解决方案，但我想我应该问问社区是否有人知道一个更优雅的解决方案。谢谢你的反馈

编辑1进行澄清：在图形上下文中，我找到了一种我认为可以检测工作周期的方法(http://en.wikipedia.org/wiki/Cycle_detection_（图论）#循环#检测）。如果这给任何人敲响了警钟，我想我是在试图识别由元组中的成对值构造的图中的循环

编辑2：好的，这是计划： 1） 获取csv文件并构建图形分析 2） 在关联矩阵的每个节点上执行（并在原始节点上结束一个循环） 3） 尽量扩大独特的“字母”（A、B、C等——在我的例子中，字母代表物种）

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4） 这些最大物种深度优先搜索是字典中的列表

我想你想要的是沃沙尔的弗洛伊德算法变体：

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这将在O（n^3）时间内找到图形中的所有可到达对。

对于某些字母，可以有不同的值吗？与tupleAB[x]=（A0001，B0013）tupleBC[y]=（B0012，C0230）一样，字母A，B，C是常量（在我的例子中，它们代表不同的物种，数字######代表物种内的某些基因，成对的值是物种间匹配的基因对）。x、y、z仅表示成对值数据集中的某一行。这解决了你的问题吗？你的csv文件在一行中描述了两个物种之间所有匹配的基因。有可能创建一个图表来表示这些关系，它会产生几个图表（当然是完整的图表），每个图表代表一个在许多物种中共享的特定基因。所以你的问题应该是找到所有康奈克斯化合物。我说的对吗？是的，这就是我要解决的问题。我将在上面添加它作为另一个编辑，但此时我的方法是获取我的csv文件，构造关联矩阵，并在每个节点上执行深度优先搜索。理论上，我应该能够实现一些边缘长度截止值（或者某种最大化物种的方法），并且只有跨越大多数物种的基因。