修改代码,我需要是从文件中导入,然后结果画出图

时间: 2024-02-13 18:05:37 浏览: 32
以下是修改后的代码,可以从文件中导入图的邻接矩阵,然后使用 `networkx` 库绘制最小割结果的图形: ```python import random import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt def min_cut(graph): n = len(graph) # 初始化点集和边集 vertices = [i for i in range(n)] edges = [] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if graph[i][j] > 0: edges.append((i, j)) while len(vertices) > 1: # 随机选择一个点作为源点 s = random.choice(vertices) # 初始化两个集合 A = [s] B = [v for v in vertices if v != s] # 初始化两个集合的权值和 wA = [0] * n wB = [0] * n while len(B) > 0: # 找到连接A和B的最小横切边 min_cut_edge = (-1, -1) min_cut_weight = float('inf') for i, j in edges: if i in A and j in B and graph[i][j] < min_cut_weight: min_cut_edge = (i, j) min_cut_weight = graph[i][j] elif j in A and i in B and graph[j][i] < min_cut_weight: min_cut_edge = (j, i) min_cut_weight = graph[j][i] # 将该边的两个端点合并到同一个集合中 if min_cut_edge[0] in A: A.append(min_cut_edge[1]) B.remove(min_cut_edge[1]) for i in range(n): wA[i] += graph[min_cut_edge[1]][i] wB[i] -= graph[min_cut_edge[1]][i] else: B.append(min_cut_edge[0]) A.remove(min_cut_edge[0]) for i in range(n): wB[i] += graph[min_cut_edge[0]][i] wA[i] -= graph[min_cut_edge[0]][i] # 计算剩余边的权值 cut_weight = 0 for i in range(n): if i in B: cut_weight += wB[i] # 删除该点和与该点相连的所有边 vertices.remove(s) new_graph = [[0] * (len(vertices)) for _ in range(len(vertices))] for i in range(len(vertices)): for j in range(i+1, len(vertices)): new_graph[i][j] = graph[vertices[i]][vertices[j]] new_graph[j][i] = graph[vertices[j]][vertices[i]] # 更新边集 edges = [] for i in range(len(vertices)): for j in range(i+1, len(vertices)): if new_graph[i][j] > 0: edges.append((i, j)) # 更新图 graph = new_graph # 返回最小割的权值 return cut_weight # 从文件中导入邻接矩阵 with open('graph.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() graph = [[int(x) for x in line.strip().split()] for line in lines] # 计算最小割 min_cut_weight = min_cut(graph) print('最小割的权值为:', min_cut_weight) # 使用networkx库绘制图形 G = nx.Graph() for i in range(len(graph)): for j in range(i+1, len(graph)): if graph[i][j] > 0: G.add_edge(i, j, weight=graph[i][j]) pos = nx.spring_layout(G) cut_edges = [] for i, j in G.edges(): if i in A and j in B: cut_edges.append((i, j)) nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500, node_color='y') nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=16) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='b', width=1) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels={(i, j): graph[i][j] for i, j in G.edges()}, font_size=12, label_pos=0.5) nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=cut_edges, edge_color='r', width=2) plt.axis('off') plt.show() ``` 其中,`graph.txt` 文件中存放了图的邻接矩阵,其格式如下: ``` 0 2 3 4 2 0 1 0 3 1 0 5 4 0 5 0 ``` 运行代码后,会输出最小割的权值,并显示绘制的最小割结果的图形。其中,红色的边表示最小割的割边,蓝色的边表示原图的边,边权值标在边上。

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