Fusionar listas enlazadas: un enfoque teórico de grafos

Considere una lista de listas, donde ciertas listas comparten elementos comunes. La tarea que tenemos entre manos es fusionar todas las listas que contienen al menos un elemento compartido, combinándolas iterativamente hasta que no se puedan combinar más listas.

La solución radica en utilizar la teoría de grafos, viendo la lista como un gráfico donde cada la sublista representa un conjunto de vértices y los elementos compartidos denotan bordes entre vértices. Esto transforma el problema en encontrar componentes conectados dentro del gráfico.

NetworkX, una sólida biblioteca de Python, ofrece una solución eficiente para esta tarea. El siguiente fragmento de código describe el proceso de fusión:

import networkx as nx

# Convert the list of lists into a graph
G = nx.Graph()
for sublist in L:
    G.add_nodes_from(sublist)
    for v, w in to_edges(sublist):
        G.add_edge(v, w)

# Find the connected components of the graph
components = list(nx.connected_components(G))

# Merge the lists corresponding to each connected component
merged_lists = []
for component in components:
    merged_lists.append([node for node in component])

Los eficientes algoritmos de NetworkX hacen que este enfoque sea preciso y computacionalmente eficiente. Alternativamente, se pueden emplear estructuras de datos de gráficos personalizados para lograr el mismo resultado.