Описание фона и задачи:

У меня есть код, который решает проблему окраски графа (в широком смысле обозначающую проблему присвоения "цветов" неориентированному графу, убедившись, что две вершины, соединенные ребром, имеют один и тот же цвет). Я пытаюсь реализовать решение с использованием распространения ограничений, чтобы повысить эффективность стандартного алгоритма рекурсивного обратного отслеживания, но я столкнулся с следующей ошибкой:

  File "C:\Users\danisg\Desktop\coloring\Solver.py", 
  line 99, in solve
  for color in self.domains[var]:
  RuntimeError: Set changed size during iteration

Здесь для каждой вершины я сохраняю set возможных конкретных значений для этой конкретной вершины:

  self.domains = { var: set(self.colors) for var in self.vars }

После выполнения задания я распространяю это ограничение на соседние домены, чтобы ограничить пространство поиска:

  for key in node.neighbors:          # list of keys corresponding to adjacent vertices
      if color in self.domains[key]:  # remove now to prune possible choices
          self.domains[key].remove(color)

Здесь не возникает фактическая ошибка (в моем коде указывается, где проблема находится в блоке try-except), но может быть источником проблемы.

Мой вопрос:

Есть ли у меня правильная идея, если не правильная реализация? Насколько я могу это исправить? Кроме того, необходимо ли хранить отдельный словарь domains? Или мы можем сделать domain свойство каждого node на графике?

Мой код:

Здесь функция solve, где этот код вызывается:

def solve(self):

    uncolored = [var for var in self.vars if self.map[var].color == None]
    if len(uncolored) == 0:
        return True

    var  = min(uncolored, key = lambda x: len(self.domains[var]))
    node = self.map[var]
    old  = { var: set(self.domains[var]) for var in self.vars }

    for color in self.domains[var]:

        if not self._valid(var, color):
            continue


        self.map[var].color = color
        for key in node.neighbors:

            if color in self.domains[key]:
                self.domains[key].remove(color)

        try:
            if self.solve():
                return True
        except:
            print('happening now')


        self.map[var].color = None
        self.domains = old


    return False

В моей реализации используется объект Node:

class Solver:

    class Node:

        def __init__(self, var, neighbors, color = None, domain = set()):

            self.var       = var
            self.neighbors = neighbors
            self.color     = color
            self.domain    = domain

        def __str__(self):
            return str((self.var, self.color))



    def __init__(self, graph, K):

        self.vars    = sorted( graph.keys(), key = lambda x: len(graph[x]), reverse = True )  # sort by number of links; start with most constrained
        self.colors  = range(K)
        self.map     = { var: self.Node(var, graph[var]) for var in self.vars }
        self.domains = { var: set(self.colors)           for var in self.vars }

Вот две другие функции, которые используются/полезны:

def validate(self):

    for var in self.vars:
        node = self.map[var]

        for key in node.neighbors:
            if node.color == self.map[key].color:
                return False

    return True

def _valid(self, var, color):

    node = self.map[var]

    for key in node.neighbors:

        if self.map[key].color == None:
            continue

        if self.map[key].color == color:
            return False

    return True

Данные и пример, для которых Код не работает:

Примерный граф, который я использую, можно найти здесь.

Функция для чтения данных:

def read_and_make_graph(input_data):

    lines = input_data.split('\n')

    first_line = lines[0].split()
    node_count = int(first_line[0])
    edge_count = int(first_line[1])

    graph = {}
    for i in range(1, edge_count + 1):
        line  = lines[i]
        parts = line.split()
        node, edge = int(parts[0]), int(parts[1])

        if node in graph:
            graph[node].add(edge)

        if edge in graph:
            graph[edge].add(node)

        if node not in graph:
            graph[node] = {edge}

        if edge not in graph:
            graph[edge] = {node}

    return graph

Его следует вызывать следующим образом:

file_location = 'C:\\Users\\danisg\\Desktop\\coloring\\data\\gc_50_3'
input_data_file = open(file_location, 'r')
input_data = ''.join(input_data_file.readlines())
input_data_file.close()

graph  = read_and_make_graph(input_data)
solver = Solver(graph, 6)  # a 6 coloring IS possible

print(solver.solve())      # True if we solved; False if we didn't