Описание фона и задачи:
У меня есть код, который решает проблему окраски графа (в широком смысле обозначающую проблему присвоения "цветов" неориентированному графу, убедившись, что две вершины, соединенные ребром, имеют один и тот же цвет). Я пытаюсь реализовать решение с использованием распространения ограничений, чтобы повысить эффективность стандартного алгоритма рекурсивного обратного отслеживания, но я столкнулся с следующей ошибкой:
File "C:\Users\danisg\Desktop\coloring\Solver.py",
line 99, in solve
for color in self.domains[var]:
RuntimeError: Set changed size during iteration
Здесь для каждой вершины я сохраняю set
возможных конкретных значений для этой конкретной вершины:
self.domains = { var: set(self.colors) for var in self.vars }
После выполнения задания я распространяю это ограничение на соседние домены, чтобы ограничить пространство поиска:
for key in node.neighbors: # list of keys corresponding to adjacent vertices
if color in self.domains[key]: # remove now to prune possible choices
self.domains[key].remove(color)
Здесь не возникает фактическая ошибка (в моем коде указывается, где проблема находится в блоке try-except
), но может быть источником проблемы.
Мой вопрос:
Есть ли у меня правильная идея, если не правильная реализация? Насколько я могу это исправить? Кроме того, необходимо ли хранить отдельный словарь domains
? Или мы можем сделать domain
свойство каждого node на графике?
Мой код:
Здесь функция solve
, где этот код вызывается:
def solve(self):
uncolored = [var for var in self.vars if self.map[var].color == None]
if len(uncolored) == 0:
return True
var = min(uncolored, key = lambda x: len(self.domains[var]))
node = self.map[var]
old = { var: set(self.domains[var]) for var in self.vars }
for color in self.domains[var]:
if not self._valid(var, color):
continue
self.map[var].color = color
for key in node.neighbors:
if color in self.domains[key]:
self.domains[key].remove(color)
try:
if self.solve():
return True
except:
print('happening now')
self.map[var].color = None
self.domains = old
return False
В моей реализации используется объект Node
:
class Solver:
class Node:
def __init__(self, var, neighbors, color = None, domain = set()):
self.var = var
self.neighbors = neighbors
self.color = color
self.domain = domain
def __str__(self):
return str((self.var, self.color))
def __init__(self, graph, K):
self.vars = sorted( graph.keys(), key = lambda x: len(graph[x]), reverse = True ) # sort by number of links; start with most constrained
self.colors = range(K)
self.map = { var: self.Node(var, graph[var]) for var in self.vars }
self.domains = { var: set(self.colors) for var in self.vars }
Вот две другие функции, которые используются/полезны:
def validate(self):
for var in self.vars:
node = self.map[var]
for key in node.neighbors:
if node.color == self.map[key].color:
return False
return True
def _valid(self, var, color):
node = self.map[var]
for key in node.neighbors:
if self.map[key].color == None:
continue
if self.map[key].color == color:
return False
return True
Данные и пример, для которых Код не работает:
Примерный граф, который я использую, можно найти здесь.
Функция для чтения данных:
def read_and_make_graph(input_data):
lines = input_data.split('\n')
first_line = lines[0].split()
node_count = int(first_line[0])
edge_count = int(first_line[1])
graph = {}
for i in range(1, edge_count + 1):
line = lines[i]
parts = line.split()
node, edge = int(parts[0]), int(parts[1])
if node in graph:
graph[node].add(edge)
if edge in graph:
graph[edge].add(node)
if node not in graph:
graph[node] = {edge}
if edge not in graph:
graph[edge] = {node}
return graph
Его следует вызывать следующим образом:
file_location = 'C:\\Users\\danisg\\Desktop\\coloring\\data\\gc_50_3'
input_data_file = open(file_location, 'r')
input_data = ''.join(input_data_file.readlines())
input_data_file.close()
graph = read_and_make_graph(input_data)
solver = Solver(graph, 6) # a 6 coloring IS possible
print(solver.solve()) # True if we solved; False if we didn't