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  • Committer: John Arbash Meinel
  • Date: 2005-09-15 21:35:53 UTC
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Lines of Context:
 
1
# (C) 2005 Canonical
 
2
 
 
3
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
 
4
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
 
5
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
 
6
# (at your option) any later version.
 
7
 
 
8
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
 
9
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 
10
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 
11
# GNU General Public License for more details.
 
12
 
 
13
# You should have received a copy of the GNU General Public License
 
14
# along with this program; if not, write to the Free Software
 
15
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
 
16
 
 
17
def max_distance(node, ancestors, distances, root_descendants):
 
18
    """Calculate the max distance to an ancestor.  
 
19
    Return None if not all possible ancestors have known distances"""
 
20
    best = None
 
21
    if node in distances:
 
22
        best = distances[node]
 
23
    for ancestor in ancestors[node]:
 
24
        # skip ancestors we will never traverse:
 
25
        if root_descendants is not None and ancestor not in root_descendants:
 
26
            continue
 
27
        # An ancestor which is not listed in ancestors will never be in
 
28
        # distances, so we pretend it never existed.
 
29
        if ancestor not in ancestors:
 
30
            continue
 
31
        if ancestor not in distances:
 
32
            return None
 
33
        if best is None or distances[ancestor] > best:
 
34
            best = distances[ancestor] + 1
 
35
    return best
 
36
 
 
37
    
 
38
def node_distances(graph, ancestors, start, root_descendants=None):
 
39
    """Produce a list of nodes, sorted by distance from a start node.
 
40
    This is an algorithm devised by Aaron Bentley, because applying Dijkstra
 
41
    backwards seemed too complicated.
 
42
 
 
43
    For each node, we walk its descendants.  If all the descendant's ancestors
 
44
    have a max-distance-to-start, (excluding ones that can never reach start),
 
45
    we calculate their max-distance-to-start, and schedule their descendants.
 
46
 
 
47
    So when a node's last parent acquires a distance, it will acquire a
 
48
    distance on the next iteration.
 
49
 
 
50
    Once we know the max distances for all nodes, we can return a list sorted
 
51
    by distance, farthest first.
 
52
    """
 
53
    distances = {start: 0}
 
54
    lines = set([start])
 
55
    while len(lines) > 0:
 
56
        new_lines = set()
 
57
        for line in lines:
 
58
            line_descendants = graph[line]
 
59
            assert line not in line_descendants, "%s refers to itself" % line
 
60
            for descendant in line_descendants:
 
61
                distance = max_distance(descendant, ancestors, distances,
 
62
                                        root_descendants)
 
63
                if distance is None:
 
64
                    continue
 
65
                distances[descendant] = distance
 
66
                new_lines.add(descendant)
 
67
        lines = new_lines
 
68
    return distances
 
69
 
 
70
def farthest_nodes(graph, ancestors, start):
 
71
    def by_distance(n):
 
72
        return distances[n],n
 
73
 
 
74
    distances = node_distances(graph, ancestors, start)
 
75
    node_list = distances.keys()
 
76
    node_list.sort(key=by_distance, reverse=True)
 
77
    return node_list
 
78
 
 
79
def all_descendants(descendants, start):
 
80
    result = set()
 
81
    lines = set([start])
 
82
    while len(lines) > 0:
 
83
        new_lines = set()
 
84
        for line in lines:
 
85
            if line not in descendants:
 
86
                continue
 
87
            for descendant in descendants[line]:
 
88
                if descendant in result:
 
89
                    continue
 
90
                result.add(descendant)
 
91
                new_lines.add(descendant)
 
92
        lines = new_lines
 
93
    return result