Объединение связанных списков: теоретико-графовый подход

Рассмотрим список списков, в котором некоторые списки имеют общие элементы. Задача состоит в том, чтобы объединить все списки, содержащие хотя бы один общий элемент, итеративно объединяя их до тех пор, пока списки больше не смогут быть объединены.

Решение заключается в использовании теории графов, рассматривая список как граф, где каждый подсписок представляет собой набор вершин, а общие элементы обозначают ребра между вершинами. Это превращает задачу в поиск связанных компонентов в графе.

NetworkX, надежная библиотека Python, предлагает эффективное решение этой задачи. В приведенном ниже фрагменте кода описывается процесс слияния:

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])

Эффективные алгоритмы NetworkX делают этот подход одновременно точным и эффективным в вычислительном отношении. В качестве альтернативы для достижения того же результата можно использовать собственные структуры данных графа.