C&CG算法python代码

C&C算法（Chandy-Misra和Corneil-Golumbic算法）通常用于图的遍历，尤其是用于并行或分布式环境下的图遍历问题。这些算法被设计来解决在分布式系统中对图形进行遍历时的同步问题，即在不知道全局信息的情况下，如何有效地从多个节点同时开始遍历，并保证最终遍历到所有节点。

C&C算法的关键在于使用标记来协调节点之间的信息。在Chandy-Misra算法中，每个进程在开始遍历时向其邻居发送一个标记，这些标记帮助每个进程确定何时停止遍历。而Corneil-Golumbic算法则是基于在每个节点上维护一个“前驱”列表，来确保无环图的遍历。

由于C&C算法是图论中相对专业的算法，具体的Python代码实现可能会相当复杂，涉及到多线程或异步编程的概念。如果你需要具体的代码实现，你可能需要考虑你的具体应用场景和Python的具体库。例如，对于多线程的实现，你可能会使用Python的`threading`模块。

这里提供一个简化的伪代码框架来帮助你理解C&C算法的基本思想：

# 伪代码，不是实际可运行的Python代码
def chandy_misra_golumbic_traversal(graph):
    # 初始化
    visited = set()
    unvisited = set(graph.nodes())
    sending_tokens = set()
    receiving_tokens = set()

    # 每个节点开始遍历前发送标记
    for node in graph.nodes():
        send_token(node, sending_tokens, receiving_tokens)

    while unvisited:
        for node in graph.nodes():
            if node in sending_tokens:
                # 发送标记给邻居
                send_token(node, sending_tokens, receiving_tokens)
            elif node in unvisited and can_traverse(node, graph, visited, receiving_tokens):
                # 遍历节点
                traverse(node, visited, unvisited)
                # 发送标记给邻居
                send_token(node, sending_tokens, receiving_tokens)
                # 如果所有邻居都收到了标记，则停止遍历该节点
                if all_neighbors_received_token(node, graph, receiving_tokens):
                    stop_traversal(node, sending_tokens, receiving_tokens)
                    unvisited.remove(node)

def send_token(node, sending_tokens, receiving_tokens):
    # 发送标记逻辑
    pass

def can_traverse(node, graph, visited, receiving_tokens):
    # 判断是否可以遍历逻辑
    pass

def traverse(node, visited, unvisited):
    # 遍历节点逻辑
    visited.add(node)
    unvisited.discard(node)

def all_neighbors_received_token(node, graph, receiving_tokens):
    # 判断邻居是否都收到标记逻辑
    pass

def stop_traversal(node, sending_tokens, receiving_tokens):
    # 停止遍历逻辑
    pass

# 使用图对象调用算法
# traversal_result = chandy_misra_golumbic_traversal(some_graph_object)

请注意，上面的代码并不是实际的Python代码，而是为了展示算法逻辑而设计的伪代码。如果你需要具体的Python代码实现，你可能需要查阅相关的图处理库或分布式计算库，如`networkx`用于图的处理和`multiprocessing`或`asyncio`用于并发执行。