提问人：Abby 提问时间：11/7/2023 更新时间：11/7/2023 访问量：41
如何将相邻节点列表转换为图形（邻接列表）
How to convert list of adjacent nodes into a graph (adjacency list)
问：
我有一个文本文件，其中包含无向图中的所有连接，如下所示：
N_0, N_2
N_5, N_3
N_3, N_2
等等。使用此文本文件，我想生成一个图形以在其上运行 DFS。
这是我的思考过程：
我将文件转换为二维数组，找出有多少个元素，并使用此信息创建邻接列表。
这就是我到目前为止所拥有的
fileName = input("Enter text file name: ")
# Create 2D array of connected nodes
with open(fileName, "r") as file:
data = [[str(x) for x in line.replace('\n', '').split(",")] for line in file]
#Create list of unique nodes and sort them
nodeList = list(set(i for j in data for i in j))
nodeList.sort(key=lambda x: int(x[x.find('_') + 1:]))
adjacencyList = dict(nodeList)
我被困在如何进行上。我无法将 nodeList 转换为字典，并且在转换之后，我不确定如何将连接加载到其中。我想只是遍历数据并在字典上标记所有连接？
非常感谢有关如何进行的任何建议。
答：
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Tim Roberts
11/7/2023
#1
只需在读取文件时创建邻接字典即可。您可以通过从该字典中获取密钥来获取节点列表。
from collections import defaultdict
# Create 2D array of connected nodes
nodes = defaultdict(list)
for line in open('x.txt'):
a,b = line.rstrip().split(', ')
nodes[a].append( b )
nodes[b].append( a )
print(nodes)
print(list(nodes.keys()))
输出：
defaultdict(<class 'list'>, {'N_0': ['N_2'], 'N_2': ['N_0', 'N_3'], 'N_5': ['N_3'], 'N_3': ['N_5', 'N_2']})
['N_0', 'N_2', 'N_5', 'N_3']
但是，使用的建议仍然是最好的计划networkx
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Abby
11/7/2023
谢谢！这种方法对我有用。它比我所做的要简单得多，哈哈
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Abby
11/7/2023
有没有办法对新字典进行排序，使其为 { N_0： [N_2]， N_2： [N_0， N_3]， N_3： [N_2] 等等？
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Tim Roberts
11/7/2023
是的，如果它不是有向图，那么你只需更改循环以在两个方向上输入，a->b 和 b->a。
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