def create_first_population(self):
print "create first population"
# création du graphe
self.M=Chargement.EuclideanDistMatrix("./dev/data/n10-2")
self.nb_nodes = len(self.M)
F=MSTKruskal.MinimumSpanningTree(self.M)
self.graph = MSTKruskal.convertToAdjacent(F, self.M)
# création de la première population
adLN = MSTKruskal.convertToAdjacentN(F)
Lev = Chargement.getLevels(adLN)
#for cycle in Chargement.getCycles(Lev, adLN, 3):
# self.pop.append([int(i) for i in cycle])
self.pop = [Chargement.getCycles(Lev, adLN, 3)]
print self.pop
print type(self.pop), type(self.pop[0][0])
M=EuclideanDistMatrix("./dev/data/n40-1")
print("=====================")
print("Matrice de couts")
print("=====================")
print(M)
print("=====================")
print("ACM sous forme de liste d'aretes")
print("=====================")
F=K.MinimumSpanningTree(M)
print(F)
print("=====================")
print("Liste d'adjacence")
print("=====================")
adL=K.convertToAdjacentN(F)
print(adL)
print("=====================")
print("Liste des Niveaux de l'ACM: par defaut, le noeud 0 est la racine")
print("=====================")
Lev=getLevels(adL)
print(Lev)
print("=====================")
k=5
print("Solution finale: liste des cycles de longueur <=",k)
print("=====================")
print(getCycles(Lev,adL,k))
