philpMartin
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5051b484f9
@ -1,115 +0,0 @@ |
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import numpy as np |
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import sample_path as sp |
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import networkx as nx |
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import node |
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class NetworkGraph(): |
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""" |
||||
Rappresenta un grafo dinamico con la seguente struttura: |
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{Key: {Arcs:{node_object: #in_arcs.....}, Time:t, Node:node_object}.....} |
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Key = lo state_id del nodo |
||||
Arcs = la lista di adiacenza del nodo identificato dalla stringa state_id, contenente oggetti di tipo Node |
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Time = lo state residence time del nodo identificato dalla stringa state_id |
||||
Node = L'oggetto Node con lo stesso state_id pari a Key e node_id opportunamento inizalizzato |
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:sample_path: le traiettorie/a da cui costruire il grafo |
||||
:graph: la struttura dinamica che definisce il grafo |
||||
:states_number: il numero di nodi contenuti nel grafo graph |
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""" |
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||||
def __init__(self, sample_path): |
||||
self.sample_path = sample_path |
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self.graph = {} |
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def initialize_graph(self, trajectory): |
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""" |
||||
Data la traiettoria trajectory inizializza le chiavi del dizionario graph e crea le opportune sottostrutture interne. |
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""" |
||||
for(node_id,state) in enumerate(trajectory.get_states()): |
||||
n = node.Node(state, node_id) |
||||
self.graph[state] = {"Arcs":{}, "Time":0.0, "Node":n} |
||||
self.states_number += 1 |
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||||
def build_graph_from_first_traj(self, trajectory): |
||||
self.initialize_graph(trajectory) |
||||
matrix_traj = trajectory.get_trajectory_as_matrix() |
||||
for indx in range(len(matrix_traj) - 1): |
||||
self.add_transaction(matrix_traj, indx) |
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||||
def add_transaction(self, matrix_traj, indx): |
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""" |
||||
Aggiunge la transizione dal nodo current_state al nodo next_state e aggiorna lo state residence time del nodo |
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con chiave current_state. |
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Parameters: |
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matrix_traj: la traiettoria con cui si sta costruendo il grafo graph |
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indx: la posizione nella visita |
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Returns: |
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void |
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""" |
||||
current_state = matrix_traj[indx][1] |
||||
next_state = matrix_traj[indx + 1][1] |
||||
self.graph[current_state]["Time"] += matrix_traj[indx + 1][0] - matrix_traj[indx][0] |
||||
next_node = self.graph[next_state]["Node"] #Punta all'oggeto Node con node_id precedentemente settato |
||||
if next_node not in self.graph[current_state]["Arcs"].keys(): #Se non hai ancora incontrato next_node inizializza il numero di archi entranti |
||||
self.graph[current_state]["Arcs"][next_node] = 1 |
||||
else: |
||||
self.graph[current_state]["Arcs"][next_node] += 1 |
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||||
def append_new_trajectory(self, trajectory): |
||||
""" |
||||
Aggiunge i risultati di una nuova esplorazione trajectory al grafo graph. |
||||
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||||
Parameters: |
||||
trajectory: la traiettoria da aggiungere |
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Returns: |
||||
void |
||||
""" |
||||
matrix_traj = trajectory.get_trajectory_as_matrix() |
||||
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||||
current_state = matrix_traj[0][1] #Aggiungi se necessario i primi due stati |
||||
next_state = matrix_traj[1][1] |
||||
self.add_node_if_not_present(current_state) |
||||
self.add_node_if_not_present(next_state) |
||||
self.add_transaction(matrix_traj, 0) |
||||
|
||||
for indx in range(1, (len(matrix_traj) - 1)): |
||||
current_state = matrix_traj[indx][1] |
||||
next_state = matrix_traj[indx + 1][1] |
||||
self.add_node_if_not_present(next_state) |
||||
self.add_transaction(matrix_traj, indx) |
||||
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||||
def add_node_if_not_present(self, current_state): |
||||
if current_state not in self.graph.keys(): #Se non hai ancora incontrato il lo state current_state |
||||
current_node = node.Node(current_state, self.states_number) #Crea il l'oggetto con opportuno node_id |
||||
self.graph[current_state] = {"Arcs":{}, "Time":0.0, "Node":current_node} #Aggiungilo al dizionario graph |
||||
self.states_number += 1 |
||||
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||||
def build_graph(self): |
||||
for indx, trajectory in enumerate(self.sample_path.trajectories): |
||||
if indx == 0: |
||||
self.build_graph_from_first_traj(trajectory) |
||||
else: |
||||
self.append_new_trajectory(trajectory) |
||||
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||||
def get_root_node(self): |
||||
return self.graph[list(self.graph)[0]]["Node"] |
||||
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||||
def get_neighbours(self, node): |
||||
return self.graph[node.state_id]["Arcs"] |
||||
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||||
######Veloci Tests####### |
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#s1 = sp.SamplePath() |
||||
#s1.build_trajectories() |
||||
#print(s1.get_number_trajectories()) |
||||
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||||
#g1 = DynamicGraph(s1) |
||||
#g1.build_graph() |
||||
#print(g1.graph) |
||||
#print(g1.states_number) |
||||
@ -0,0 +1,43 @@ |
||||
import numpy as np |
||||
import sample_path as sp |
||||
import networkx as nx |
||||
import os |
||||
|
||||
|
||||
class NetworkGraph(): |
||||
""" |
||||
Rappresenta un grafo dinamico con la seguente struttura: |
||||
|
||||
:sample_path: le traiettorie/a da cui costruire il grafo |
||||
:graph: la struttura dinamica che definisce il grafo |
||||
|
||||
""" |
||||
|
||||
def __init__(self, sample_path): |
||||
self.sample_path = sample_path |
||||
self.graph = nx.DiGraph() |
||||
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||||
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||||
def init_graph(self): |
||||
self.sample_path.build_trajectories() |
||||
self.sample_path.build_structure() |
||||
print(self.sample_path.structure.list_of_edges()) |
||||
self.add_edges(self.sample_path.structure.list_of_edges()) |
||||
|
||||
def add_edges(self, list_of_edges): |
||||
self.graph.add_edges_from(list_of_edges) |
||||
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||||
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||||
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||||
|
||||
######Veloci Tests####### |
||||
os.getcwd() |
||||
os.chdir('..') |
||||
path = os.getcwd() + '/data' |
||||
s1 = sp.SamplePath(path) |
||||
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g1 = NetworkGraph(s1) |
||||
g1.init_graph() |
||||
print(g1.graph) |
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@ -1,46 +0,0 @@ |
||||
from enum import Enum |
||||
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||||
class Color(Enum): |
||||
WHITE = 0 |
||||
GRAY = 1 |
||||
BLACK = 2 |
||||
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||||
class Node(): |
||||
""" |
||||
Astrae il concetto di nodo appartenente ad un grafo G. |
||||
Un nodo viene univocamente identificato dal suo state_id, il tag node_id è utilizzato per stabilire la posizione |
||||
del nodo stesso nel grafo rappresentato attraverso la matrice di adiacenza. |
||||
:state_id: UID del nodo |
||||
:node_id: int |
||||
:color: indica che il nodo sia stato visitato o meno durante la successiva BFS visit |
||||
""" |
||||
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||||
def __init__(self, state_id, node_id=-1, color=Color.WHITE): |
||||
self.state_id = state_id |
||||
self.node_id = node_id |
||||
self.color = color |
||||
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||||
def __key(self): |
||||
return (self.state_id) |
||||
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||||
def __hash__(self): |
||||
return hash(self.__key()) |
||||
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||||
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||||
def __eq__(self, other): |
||||
""" |
||||
Controlla l'uguaglianza di due oggetti Node. |
||||
Due nodi sono uguali sse hanno lo stesso state_id |
||||
Parameters: |
||||
other: oggetto nodo con cui effettuare il confronto |
||||
Returns: |
||||
boolean |
||||
""" |
||||
if isinstance(other, Node): |
||||
return self.__key() == other.__key() |
||||
return NotImplemented |
||||
|
||||
def __repr__(self): |
||||
return "<%s, %d, %s>"% (self.state_id, self.node_id, self.color) |
||||
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||||
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||||
@ -1,19 +0,0 @@ |
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||||
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||||
class PriorityQueue(): |
||||
""" |
||||
Rappresenta una semplice coda con priorità FIFO |
||||
:queue: lista che contiene i valori della coda |
||||
""" |
||||
|
||||
def __init__(self): |
||||
self.queue = [] |
||||
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||||
def enqueue(self, node): |
||||
self.queue.append(node) |
||||
|
||||
def dequeue(self): |
||||
return self.queue.pop(0) |
||||
|
||||
def is_empty(self): |
||||
return len(self.queue) == 0 |
||||
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