图节点度数计算函数报错：unhashable type: 'list' 求助

错误原因 #

• degree函数逻辑完全偏离需求：你给degree函数传入了目标节点参数，但函数内部用for node in graph.items()覆盖了该参数，此时node是键值对元组（如(节点, 邻接列表)），后续执行graph[node]试图用元组作为键访问字典，既不符合“获取指定节点度数”的需求，也会引发键类型不匹配的问题。
• graph类型定义矛盾：你定义graph = defaultdict(dict)（默认值为字典），但在addEdge里手动把值改成了列表，导致defaultdict的自动初始化逻辑失效，访问未创建的节点时会生成空字典而非空列表，易引发后续错误。
• 潜在节点类型错误：如果调用addEdge时传入列表作为节点（如addEdge([1], [2])），列表作为不可哈希类型无法作为字典的键，会直接触发unhashable type: 'list'错误。

修复后的代码 #

from collections import defaultdict

# 改用defaultdict(list)，自动为不存在的键创建空列表，匹配邻接列表的需求
graph = defaultdict(list)

def addEdge(node1, node2):
    # 无需手动判断节点是否存在，defaultdict会自动处理初始化
    graph[node1].append(node2)
    graph[node2].append(node1)

def degree(node):
    # 直接返回指定节点的邻接列表长度，节点不存在时返回0避免KeyError
    return len(graph.get(node, []))

def select():
    # 用列表推导式简化代码，遍历所有节点获取度数
    weights = [degree(node) for node in graph]
    return weights

关键说明 #

• degree函数直接使用传入的node参数，通过graph.get(node, [])安全获取邻接列表，取长度即为节点度数。
• 改用defaultdict(list)后，addEdge无需手动初始化节点的列表，代码更简洁可靠。
• 确保调用addEdge时传入的节点是可哈希类型（如字符串、数字、元组），禁止用列表作为节点标识。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者slacks37