Fusionner des listes liées : une approche théorique des graphes

Considérez une liste de listes, où certaines listes partagent des éléments communs. La tâche à accomplir consiste à fusionner toutes les listes contenant au moins un élément partagé, en les combinant de manière itérative jusqu'à ce qu'aucune liste ne puisse plus être combinée.

La solution réside dans l'utilisation de la théorie des graphes, en visualisant la liste sous forme de graphique où chaque la sous-liste représente un ensemble de sommets et les éléments partagés désignent les arêtes entre les sommets. Cela transforme le problème en recherche de composants connectés dans le graphique.

NetworkX, une bibliothèque Python robuste, offre une solution efficace pour cette tâche. L'extrait de code ci-dessous décrit le processus de fusion :

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])

Les algorithmes efficaces de NetworkX rendent cette approche à la fois précise et efficace sur le plan informatique. Alternativement, des structures de données graphiques personnalisées peuvent être utilisées pour obtenir le même résultat.