Как подсчитать количество уникальных подключений к сети в python?

Мне нужно подсчитать количество уникальных подключений в сети, которая допускает дублирование и самостоятельное подключение.

Все предыдущие вопросы были сосредоточены на поиске дубликатов в одном плоском массиве или их удалении. Я в недоумении, как бы я применил такие методы к следующему:

source =      [1, 6, 1, 8, 7, 5, 0, 3, 8, 4, 5, 6, 5, 0, 6, 2, 2, 1, 6, 4]
destination = [8, 8, 8, 7, 5, 1, 8, 0, 8, 2, 4, 5, 7, 3, 5, 7, 2, 0, 5, 5]

Соединения сети представлены в 2 массивах python. Например, узел 1 соединяется с узлом 8, узел 8 соединяется с узлом 6 и так далее. Эти соединения являются направленными. Эта конкретная сеть имеет 9 узлов и 20 соединений, но в других сетях НАМНОГО больше.

Все, что должно быть возвращено def countUnique(source, destination), — это целочисленное количество уникальных подключений.

Нет. Мне нужен числовой подсчет всех неповторяющихся подключений. Как вы понимаете "различие"?

user8176811 10.04.2019 00:20

Сначала я бы создал кортежи соединений [(1, 8), (6, 8), ...] (можно сделать с помощью zip), затем есть заданный тип данных для поиска уникальных соединений.

Michael Butscher 10.04.2019 00:21
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
2
652
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

len(set(zip(source, destination)))

zip(source, destination) возвращает пары source и destination

set(...) возвращает набор Python только с уникальными элементами

len(...) возвращает заданную длину — количество всех уникальных ребер

P.S. Я предлагаю вам использовать хорошую графическую библиотеку Python, например сетьx. Такие библиотеки имеют огромное количество полезных функций и алгоритмов обработки графов.

Используйте Counter из кортежей collections и zip.

from collections import Counter
list = zip(source, destination)
count = Counter(list)

Результат:

Counter({(6, 5): 3, (1, 8): 2, (6, 8): 1, (8, 7): 1, (7, 5): 1, (5, 1): 1, (0, 8): 1, (3, 0): 1, (8, 8): 1, (4, 2): 1, (5, 4): 1, (5, 7): 1, (0, 3): 1, (2, 7): 1, (2, 2): 1, (1, 0): 1, (4, 5): 1})

Другие вопросы по теме