实施Bron和x2013的一些变体；python中的Kerbosch算法

对于我试图实现的一个大学项目，我的代码在测试后并没有打印出所有答案。例如，

graph=[[0,0,0,1,1,1,1]，[0,0,1,1]，[0,0,0,1,1,1,1]，[1,1,0,0,0]，[1,1,0,0,0]，[1,1,1,1,0,0,0]

他展示了：

Clique found: [1, 4]
Clique found: [1, 5]
Clique found: [1, 6]
Clique found: [2, 4]
Clique found: [2, 5]
Clique found: [2, 6]
Clique found: [4, 3]
Clique found: [6, 3]

但正确的答案是（他忘了[3,5]）：

到目前为止，我的代码是：

def集团（N，D，Z）：
如果没有任何（（N，D））：
文件_S=[]
对于范围内的i（len（S））：
文件附加（S[i]+1）
打印（'找到集团：'+str（文件））
elif N：
对于N中的x：
视图（N、D、x）
如果Z不是无且x在Z中：
Z.移除（x）
Z_adj=adj（x，图）
对于范围内的i（len（Z_adj））：
如果Z不是None且Z_adj[i]在Z中：
移除（Z_adj[i]）
而Z：
v=Z[0]
视图（N、D、v）
如果v在Z中：
Z=Z。移除（v）
def视图（N、D、v）：
如果v在N中：
移除（v）
S.5（v）
N_v=Adj（v，图）
D_v=Adj（v，图）
N_adj=列表（集合（N）和集合（N_v））
D_adj=列表（集合（D）和集合（D_v））
派系（N_形容词，D_形容词，N_形容词）
S.删除（v）
D.5（v）
定义调整（v，X）：
返回[i代表i，n_v在枚举中（X[v]），如果n_v]
图=[[0,0,0,1,1,1]，[0,0,1,1,1]，[0,0,0,1,1,1,1]，[1,1,0,0]，[1,1,1,0,0,0]，[1,1,1,0,0,0]]
X=[]
对于范围内的i（len（图））：
十、追加（一）
S=[]
N=X.copy（）
D=[]
Z=X.copy（）
集团（N、D、Z）

---

有什么帮助吗？为什么我只能得到部分答案？

我不太喜欢这种基于副作用的风格，这让我很难理解。可能导致问题的一件事是，您正在对N中的x迭代

N

-

，然后在
视图（）中修改相同的列表
-
如果N中的v:N。删除（v）
。这将导致未定义的行为。@AChampion感谢我修复了N[：]中x的大小写迭代
N
-
：
第二个问题呢？我不知道如何解决这个问题
[1, 4]
[1, 5]
[1, 6]
[2, 4]
[2, 5]
[2, 6]
[3, 4]
[3, 5]
[3, 6]