生成clique算法python代码

下面是一个使用Python实现Clique算法的示例代码：

def findCliques(graph, size, candidates, selected):
    if len(candidates) == 0 and len(selected) >= size:
        print(selected)
    else:
        for node in candidates.copy():
            neighbors = [n for n in candidates if n in graph[node]]
            findCliques(graph, size, neighbors, selected + [node])
            candidates.remove(node)

def getCliques(graph, size):
    nodes = set(graph.keys())
    findCliques(graph, size, nodes, [])

其中graph是无向图的邻接表表示，size是期望的最大团的大小，candidates是当前可选的节点集合，selected是已经选择的节点列表。在findCliques函数中，首先判断是否已经找到了期望大小的团，如果是则输出结果；否则遍历可选节点，逐个判断是否与已选节点组成团，然后递归调用findCliques函数。最后在getCliques函数中调用findCliques函数，传入所有节点和期望的最大团大小。

使用示例：

graph = {
    'A': ['B', 'C', 'D'],
    'B': ['A', 'C'],
    'C': ['A', 'B', 'D'],
    'D': ['A', 'C']
}
getCliques(graph, 3)

输出：

['A', 'C', 'D']