cuthill_mckee_ordering#

cuthill_mckee_ordering(G, heuristic=None)[source]#

生成图节点的排序（置换）以形成稀疏矩阵。

使用Cuthill-McKee启发式算法（基于广度优先搜索）[1]。

Parameters:

G图: 一个NetworkX图
heuristic函数, 可选: 用于选择RCM算法起始节点的函数。如果为None，则使用伪外围对中的节点。用户可以提供一个函数，该函数接受一个图对象并返回一个节点。

Returns:

nodes生成器: Cuthill-McKee排序中的节点生成器。

See also

reverse_cuthill_mckee_ordering

Notes

带宽缩减的最优解是NP完全问题[2]。

References

[1]

E. Cuthill和J. McKee。减少稀疏对称矩阵的带宽，在Proc. 24th Nat. Conf. ACM，第157-172页，1969年。 http://doi.acm.org/10.1145/800195.805928

[2]

Steven S. Skiena. 1997. 算法设计手册。 Springer-Verlag New York, Inc., 纽约，NY，USA。

Examples

>>> from networkx.utils import cuthill_mckee_ordering
>>> G = nx.path_graph(4)
>>> rcm = list(cuthill_mckee_ordering(G))
>>> A = nx.adjacency_matrix(G, nodelist=rcm)

使用最小度节点作为启发式函数：

>>> def smallest_degree(G):
...     return min(G, key=G.degree)
>>> rcm = list(cuthill_mckee_ordering(G, heuristic=smallest_degree))