了解Networkx find_cliques（）函数

Question

我目前正在尝试制作一个用于在图表中查找派系的算法，幸运的是我从Networkx找到了一个可以实现这一功能的文档。不幸的是，变量名称有点简洁，我无法理解代码的每个部分的作用。

以下是find_cliques的代码：

def find_cliques(G):
    if len(G) == 0:
        return

    adj = {u: {v for v in G[u] if v != u} for u in G}
    Q = [None]

    subg = set(G)
    cand = set(G)
    u = max(subg, key=lambda u: len(cand & adj[u]))
    ext_u = cand - adj[u]
    stack = []

    try:
        while True:
            if ext_u:
                q = ext_u.pop()
                cand.remove(q)
                Q[-1] = q
                adj_q = adj[q]
                subg_q = subg & adj_q
                if not subg_q:
                    yield Q[:]
                else:
                    cand_q = cand & adj_q
                    if cand_q:
                        stack.append((subg, cand, ext_u))
                        Q.append(None)
                        subg = subg_q
                        cand = cand_q
                        u = max(subg, key=lambda u: len(cand & adj[u]))
                        ext_u = cand - adj[u]
            else:
                Q.pop()
                subg, cand, ext_u = stack.pop()
    except IndexError:
        pass

它只是fie，但我只是想了解这里发生的事情，我似乎无法找到任何在线解释它的资源。

Answer 1

documentation方法的find_cliques列出了该算法的三个参考。你可能想看看它们，或者你看看wikipedia。

一些变量：

adj =为每个节点存储邻居作为集合的字典

u =邻居数量最多的节点，不属于其他集团。

ext_u =你的所有邻居，不是另一个集团的成员