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Lines of Context:
bzrlib/graph.py
 
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
 
 
18
from bzrlib.tsort import topo_sort
 
19
 
 
20
 
 
21
def max_distance(node, ancestors, distances, root_descendants):
 
22
    """Calculate the max distance to an ancestor.  
 
23
    Return None if not all possible ancestors have known distances"""
 
24
    best = None
 
25
    if node in distances:
 
26
        best = distances[node]
 
27
    for ancestor in ancestors[node]:
 
28
        # skip ancestors we will never traverse:
 
29
        if root_descendants is not None and ancestor not in root_descendants:
 
30
            continue
 
31
        # An ancestor which is not listed in ancestors will never be in
 
32
        # distances, so we pretend it never existed.
 
33
        if ancestor not in ancestors:
 
34
            continue
 
35
        if ancestor not in distances:
 
36
            return None
 
37
        if best is None or distances[ancestor]+1 > best:
 
38
            best = distances[ancestor] + 1
 
39
    return best
 
40
 
 
41
    
 
42
def node_distances(graph, ancestors, start, root_descendants=None):
 
43
    """Produce a list of nodes, sorted by distance from a start node.
 
44
    This is an algorithm devised by Aaron Bentley, because applying Dijkstra
 
45
    backwards seemed too complicated.
 
46
 
 
47
    For each node, we walk its descendants.  If all the descendant's ancestors
 
48
    have a max-distance-to-start, (excluding ones that can never reach start),
 
49
    we calculate their max-distance-to-start, and schedule their descendants.
 
50
 
 
51
    So when a node's last parent acquires a distance, it will acquire a
 
52
    distance on the next iteration.
 
53
 
 
54
    Once we know the max distances for all nodes, we can return a list sorted
 
55
    by distance, farthest first.
 
56
    """
 
57
    distances = {start: 0}
 
58
    lines = set([start])
 
59
    while len(lines) > 0:
 
60
        new_lines = set()
 
61
        for line in lines:
 
62
            line_descendants = graph[line]
 
63
            assert line not in line_descendants, "%s refers to itself" % line
 
64
            for descendant in line_descendants:
 
65
                distance = max_distance(descendant, ancestors, distances,
 
66
                                        root_descendants)
 
67
                if distance is None:
 
68
                    continue
 
69
                distances[descendant] = distance
 
70
                new_lines.add(descendant)
 
71
        lines = new_lines
 
72
    return distances
 
73
 
 
74
def nodes_by_distance(distances):
 
75
    """Return a list of nodes sorted by distance"""
 
76
    def by_distance(n):
 
77
        return distances[n],n
 
78
 
 
79
    node_list = distances.keys()
 
80
    node_list.sort(key=by_distance, reverse=True)
 
81
    return node_list
 
82
 
 
83
def select_farthest(distances, common):
 
84
    """Return the farthest common node, or None if no node qualifies."""
 
85
    node_list = nodes_by_distance(distances)
 
86
    for node in node_list:
 
87
        if node in common:
 
88
            return node
 
89
 
 
90
def all_descendants(descendants, start):
 
91
    """Produce a set of all descendants of the start node.
 
92
    The input is a map of node->list of descendants for a graph encompassing
 
93
    start.
 
94
    """
 
95
    result = set()
 
96
    lines = set([start])
 
97
    while len(lines) > 0:
 
98
        new_lines = set()
 
99
        for line in lines:
 
100
            if line not in descendants:
 
101
                continue
 
102
            for descendant in descendants[line]:
 
103
                if descendant in result:
 
104
                    continue
 
105
                result.add(descendant)
 
106
                new_lines.add(descendant)
 
107
        lines = new_lines
 
108
    return result
 
109
 
 
110
 
 
111
class Graph(object):
 
112
    """A graph object which can memoise and cache results for performance."""
 
113
 
 
114
    def __init__(self):
 
115
        super(Graph, self).__init__()
 
116
        self.roots = set([])
 
117
        self.ghosts = set([])
 
118
        self._graph_ancestors = {}
 
119
        self._graph_descendants = {}
 
120
 
 
121
    def add_ghost(self, node_id):
 
122
        """Add a ghost to the graph."""
 
123
        self.ghosts.add(node_id)
 
124
        self._ensure_descendant(node_id)
 
125
 
 
126
    def add_node(self, node_id, parent_ids):
 
127
        """Add node_id to the graph with parent_ids as its parents."""
 
128
        if parent_ids == []:
 
129
            self.roots.add(node_id)
 
130
        self._graph_ancestors[node_id] = list(parent_ids)
 
131
        self._ensure_descendant(node_id)
 
132
        for parent in parent_ids:
 
133
            self._ensure_descendant(parent)
 
134
            self._graph_descendants[parent][node_id] = 1
 
135
        
 
136
    def _ensure_descendant(self, node_id):
 
137
        """Ensure that a descendant lookup for node_id will work."""
 
138
        if not node_id in self._graph_descendants:
 
139
            self._graph_descendants[node_id] = {}
 
140
 
 
141
    def get_ancestors(self):
 
142
        """Return a dictionary of graph node:ancestor_list entries."""
 
143
        return dict(self._graph_ancestors.items())
 
144
 
 
145
    def get_ancestry(self, node_id):
 
146
        """Return the inclusive ancestors of node_id in topological order."""
 
147
        # maybe optimise this ?
 
148
        result = {}
 
149
        pending = set([node_id])
 
150
        while len(pending):
 
151
            current = pending.pop()
 
152
            parents = self._graph_ancestors[current]
 
153
            parents = [parent for parent in parents if parent not in self.ghosts]
 
154
            result[current] = parents
 
155
            for parent in parents:
 
156
                if parent not in result and parent not in pending:
 
157
                    pending.add(parent)
 
158
        return topo_sort(result.items())
 
159
 
 
160
    def get_descendants(self):
 
161
        """Return a dictionary of graph node:child_node:distance entries."""
 
162
        return dict(self._graph_descendants.items())