基于列表或字典构建依赖关系图（Python实现）

需求说明 #

给定单词关系对列表：

[['rowerowy', 'rower'],
 ['rowerzysta', 'rower'],
 ['domeczek',  'domek'],
 ['domek', 'dom'],
 ['rowerzystka', 'rowerzysta']]

需要将这些单词合并为依赖组，构建成如下形式的连接图：

rowerowy --> rower <-- rowerzysta <--- rowerzystka

domeczek --> domek --> dom

无关联的单词则作为单节点图。

已实现的两种字典方案 #

第一种：列表存储依赖节点 #

data = [['rowerowy', 'rower'],
        ['rowerzysta', 'rower'],
        ['domeczek',  'domek'],
        ['domek', 'dom'],
        ['rowerzystka', 'rowerzysta']]

dc = {}
for a in data:
    if a[1] in dc:
        dc[a[1]].append(a[0])
    else:
        dc[a[1]] = [a[0]]

输出结果：

{'rower': ['rowerowy', 'rowerzysta'],
 'domek': ['domeczek'], 
 'dom': ['domek'],
 'rowerzysta': ['rowerzystka']}

第二种：集合存储依赖节点（推荐，支持去重） #

def maketree(source):
    graph = {}
    for pair in source:
        nodein, nodeout = pair
        if nodeout in graph:
            graph[nodeout].add(nodein)
        else:
            graph[nodeout] = {nodein}
    # 找出根节点（没有被其他节点指向的节点）
    graph[None] = set(graph.keys()).difference(set.union(*graph.values()))
    return graph

该方案使用集合存储每个节点的依赖项，自动实现去重，同时通过graph[None]标识出所有根节点（没有被其他节点关联的节点），更适合后续的图遍历与可视化。

图形化展示实现 #

可以使用Python的networkx库构建图结构，搭配matplotlib进行可视化，步骤如下：

1. 安装依赖库（未安装时执行）：

pip install networkx matplotlib

2. 完整可视化代码：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def maketree(source):
    graph = {}
    for pair in source:
        nodein, nodeout = pair
        if nodeout in graph:
            graph[nodeout].add(nodein)
        else:
            graph[nodeout] = {nodein}
    graph[None] = set(graph.keys()).difference(set.union(*graph.values()))
    return graph

# 输入数据
data = [['rowerowy', 'rower'],
        ['rowerzysta', 'rower'],
        ['domeczek',  'domek'],
        ['domek', 'dom'],
        ['rowerzystka', 'rowerzysta']]

# 构建依赖图结构
tree = maketree(data)

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加所有节点与边
all_nodes = set(tree.keys()) - {None}
for node in all_nodes:
    G.add_node(node)
    for dependent in tree[node]:
        G.add_node(dependent)
        G.add_edge(dependent, node)  # 依赖关系：依赖节点 -> 被依赖节点

# 设置固定布局保证图形稳定
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)

# 绘制节点、边与标签
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=2000, node_color='lightblue')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, arrowstyle='->', arrowsize=20)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=12, font_weight='bold')

# 隐藏坐标轴
plt.axis('off')

# 显示图形
plt.show()

运行代码后会生成有向图，直观展示单词间的依赖关系：

• rowerowy、rowerzysta指向rower，rowerzystka指向rowerzysta
• domeczek指向domek，domek指向dom

如果存在无关联的单节点，直接将节点添加到图中即可单独显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pat Tom