def get_random_flow_network(N: int) -> DirectedGraph:
"""
Losowa sieć przepływu
N - liczba warstw sieci
źródło - Node #1
ujście - Node #len(graph)
"""
assert N >= 2
print(f"liczba warstw: {N}")
# krok 1: tworzenie warstw
node_count_in_layer = [1] + [random.randint(2, N) for _ in range(N)] + [1]
node_layer = [None]
layer_nodes = []
total = 1
for i, count in enumerate(node_count_in_layer):
node_layer.extend([i] * count)
layer_nodes.append(list(range(total, total + count)))
total += count
print(f"liczba wierzchołków w warstwie: {node_count_in_layer}")
print(f"wierzchołki w warstwie: {layer_nodes}")
# krok 2: losowanie krawędzi między warstwami
g = DirectedGraph(size=sum(node_count_in_layer))
for i in range(1, N + 1):
for node in layer_nodes[i]:
# losowa krawędź wchodząca
g.connect(random.choice(layer_nodes[i - 1]), node)
# losowa krawędź wychodząca
g.connect(node, random.choice(layer_nodes[i + 1]))
# krok 3: odajemy 2N losowych łuków
edges_added = 0
while edges_added < 2 * N:
# brak krawędzi wychodzącej z ujścia
n1 = random.randint(1, len(g) - 1)
# brak krawędzi wchodzącej do źródła
n2 = random.randint(2, len(g))
if n1 == n2 or g.is_connected(n1, n2) or g.is_connected(n2, n1):
continue
g.connect(n1, n2)
edges_added += 1
# krok 4: przypisanie każdej krawędzi losowej przepustowości
g.assign_random_weights()
return g
def load_graph_to_work_on(args):
g = DirectedGraph()
if args.load:
g.load(args.load)
elif args.n:
g.add_nodes(int(args.n))
if args.l:
g.add_random_edges(int(args.l))
elif args.p:
g.connect_random(float(args.p))
if args.w is not None:
if args.w[0]:
g.assign_random_weights(int(args.w[0][0]), int(args.w[0][1]))
else:
g.assign_random_weights()
return g