reverse_cuthill_mckee_ordering#

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

生成一个图节点的排序（置换）以形成稀疏矩阵。

使用反向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一个节点。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: 反向Cuthill-McKee排序中的节点生成器。

See also

cuthill_mckee_ordering

Notes

带宽缩减的最优解是NP完全问题[2]。

References

[1]

E. Cuthill and J. McKee. 减少稀疏对称矩阵的带宽，在Proc. 24th Nat. Conf. ACM, 页码157-72, 1969. http://doi.acm.org/10.1145/800195.805928

[2]

Steven S. Skiena. 1997. The Algorithm Design Manual. Springer-Verlag New York, Inc., New York, NY, USA.

Examples

>>> from networkx.utils import reverse_cuthill_mckee_ordering
>>> G = nx.path_graph(4)
>>> rcm = list(reverse_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(reverse_cuthill_mckee_ordering(G, heuristic=smallest_degree))