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本文介紹了Gremlin：如何有效地在有向無環圖中找到根？的處理方法，對大家解決問題具有一定的參考價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧！

問題描述

我正在嘗試編寫一個小精靈查詢來有效地解決匯流河流問題(因為沒有更好的名稱，圖論中可能有一個更好的名稱？)。下面是一個例子：

任務：給定一個根節點，交付一個映射，其中包含下游節點的ID作為鍵，將它們的所有河根ID(即從當前節點再次向上移動所有路徑到達的末端節點)作為值。

例如，在上面的示例圖中，對于根節點0，結果應該是：

{
 "0": ["0"],
 "1": ["0", "4"],
 "2": ["0", "5", "8"],
 "3": ["0", "4", "5", "8"],
 "6": ["0", "4"]
}

我在這里特別擔心多次行走的路徑。例如，在計算了&quot；2&quot；的根之后，我想重復使用該結果來計算其下游節點&quot；3&quot；的根。

有什么線索可以用于大型有向無環圖嗎？

推薦答案

根據您的圖表，我們可以創建以下圖表。

g.addV('0').as('0').
  addV('1').as('1').
  addV('2').as('2').
  addV('3').as('3').
  addV('4').as('4').
  addV('5').as('5').
  addV('6').as('6').
  addV('7').as('7').
  addV('8').as('8').
  addE('link').from('0').to('1').
  addE('link').from('0').to('2').
  addE('link').from('1').to('6').
  addE('link').from('1').to('3').
  addE('link').from('2').to('3').
  addE('link').from('4').to('1').
  addE('link').from('5').to('7').
  addE('link').from('7').to('2').
  addE('link').from('8').to('7').iterate()  

下面的查詢從‘0’開始，查找所有葉節點，然后向后查找所有根。輸出不包括起始節點(‘0’)，但如有必要，可以調整查詢以包括該節點。

gremlin>  g.V().hasLabel('0').
......1>        repeat(out()).emit().
......2>        until(__.not(out())).dedup().
......3>        group().
......4>          by(label()).
......5>          by(repeat(__.in('link')).
......6>             until(__.not(__.in('link'))).
......7>             label().dedup().
......8>             fold())

==>[1:[0,4],2:[0,8,5],3:[0,8,4,5],6:[0,4]]       

如果排序很重要，則可以更新查詢以對列表進行排序。

更新

添加一個額外的示例，該示例還將”0″作為關鍵字包含在結果中。

gremlin>  g.V().hasLabel('0').
......1>        emit().repeat(out()).
......2>        until(__.not(out())).dedup().
......3>        group().
......4>          by(label()).
......5>          by(coalesce(
......6>              repeat(__.in('link')).
......7>              until(__.not(__.in('link'))).
......8>              label().dedup().
......9>              fold()))

==>[0:[],1:[0,4],2:[0,5,8],3:[0,4,5,8],6:[0,4]]   
  

這篇關于Gremlin：如何有效地在有向無環圖中找到根？的文章就介紹到這了，希望我們推薦的答案對大家有所幫助，