networkx内のコンポーネントにグループIDを割り当てる

Question

私は、ホテルの "親"と "phone_search"が格納されたノードからなるグラフを持っています。 このグラフを作成する主な目的は、同様の「phone_search」（再帰的）を持つすべての「parentid」を接続することでした。たとえば、parentid Aにphone_search 1,2がある場合などです。 Bは2,3を有する。 Cは3,4を有する。 Dが5,6、Eが6,7の場合、A、B、Cは1つのクラスタにグループ化され、DとEは別のクラスタにグループ化されます。

これはnework構築するために私のコードです：私はをやりたい

from pymongo import MongoClient # To import client for MongoDB 
import networkx as nx 
import pickle 

G = nx.Graph() 

#Defining variables 
hotels = [] 
phones = [] 
allResult = [] 
finalResult = [] 

#dictNx = {} 

# Initializing MongoDB client 
client = MongoClient() 

# Connection 
db = client.hotel 
collection = db.hotelData 

for post in collection.find(): 
    hotels.append(post) 

for hotel in hotels: 
    try: 
     phones = hotel["phone_search"].split("|") 
     for phone in phones: 
      if phone == '': 
       pass 
      else: 
       G.add_edge(hotel["parentid"],phone) 
    except: 
     phones = hotel["phone_search"] 
     if phone == '': 
      pass 
     else: 
      G.add_edge(hotel["parentid"],phone) 

# nx.write_gml(G,"export.gml") 
pickle.dump(G, open('/home/justdial/newHotel/graph.txt', 'w')) 

を：私はそれらにアクセスできるように、各コンポーネントにグループIDを割り当て、辞書にそれを保存したいです毎回辞書から直接簡単に検索できます。

例：Gid 1には、同じクラスタにあるいくつかのparentidとphone_searchesが含まれます。同様に、Gid 2には別のクラスタのノードなどが含まれます。

もう1つ疑いがあります。グループIDを使用して辞書からノードにアクセスするのは、networkxグラフでbfsを実行するよりも高速ですか？

Answer 1

基本的にノードのリストがコンポーネント（クラスタではない）に基づいていますが、これはかなり簡単です。 connected_component_subgraphs()が必要です。ノード属性として使用すると、コンポーネントのIDをしたい場合は

G = nx.caveman_graph(3, 4) # generate example with 3 components of four members each 
components = nx.connected_component_subgraphs(G) 

comp_dict = {idx: comp.nodes() for idx, comp in enumerate(components)} 
print comp_dict 
# {0: [0, 1, 2, 3], 1: [4, 5, 6, 7], 2: [8, 9, 10, 11]} 

：

attr = {n: comp_id for comp_id, nodes in comp_dict.items() for n in nodes} 

nx.set_node_attributes(G, "component", attr) 
print G.nodes(data=True) 
# [(0, {'component': 0}), (1, {'component': 0}), (2, {'component': 0}), (3, {'component': 0}), (4, {'component': 1}), (5, {'component': 1}), (6, {'component': 1}), (7, {'component': 1}), (8, {'component': 2}), (9, {'component': 2}), (10, {'component': 2}), (11, {'component': 2})]