py_stepik/mod_oop/4.8_01_linked_graph.py

"""
    https://stepik.org/lesson/724551/step/1?unit=725686

    Испытание "Бремя наследия"

Необходимо написать универсальную основу для представления ненаправленных связных графов и поиска в них кратчайших маршрутов.
Далее, этот алгоритм предполагается применять для прокладки маршрутов: на картах, в метро и так далее.

Для универсального описания графов, вам требуется объявить в программе следующие классы:
Vertex - для представления вершин графа (на карте это могут быть: здания, остановки, достопримечательности и т.п.);
Link - для описания связи между двумя произвольными вершинами графа (на карте: маршруты, время в пути и т.п.);
LinkedGraph - для представления связного графа в целом (карта целиком).

Объекты класса Vertex должны создаваться командой:
>>> v = Vertex()

и содержать локальный атрибут:
_links - список связей с другими вершинами графа (список объектов класса Link).

Также в этом классе должно быть объект-свойство (property):
links - для получения ссылки на список _links.

Объекты следующего класса Link должны создаваться командой:
>>> v1 = Vertex(); v2 = Vertex()
>>> link = Link(v1, v2)

где v1, v2 - объекты класса Vertex (вершины графа). Внутри каждого объекта класса Link должны формироваться следующие локальные атрибуты:

_v1, _v2 - ссылки на объекты класса Vertex, которые соединяются данной связью;
_dist - длина связи (по умолчанию 1); это может быть длина пути, время в пути и др.

В классе Link должны быть объявлены следующие объекты-свойства:
v1 - для получения ссылки на вершину v1;
v2 - для получения ссылки на вершину v2;
dist - для изменения и считывания значения атрибута _dist.

Наконец, объекты третьего класса LinkedGraph должны создаваться командой:
>>> map_graph = LinkedGraph()

В каждом объекте класса LinkedGraph должны формироваться локальные атрибуты:
_links - список из всех связей графа (из объектов класса Link);
_vertex - список из всех вершин графа (из объектов класса Vertex).

В самом классе LinkedGraph необходимо объявить (как минимум) следующие методы:
def add_vertex(self, v): ... - для добавления новой вершины v в список _vertex (если она там отсутствует);
def add_link(self, link): ... - для добавления новой связи link в список _links (если объект link с указанными вершинами в списке отсутствует);
def find_path(self, start_v, stop_v): ... - для поиска кратчайшего маршрута из вершины start_v в вершину stop_v.

Метод find_path() должен возвращать список из вершин кратчайшего маршрута и список из связей этого же маршрута в виде кортежа: 
([вершины кратчайшего пути], [связи между вершинами])

Поиск кратчайшего маршрута допустимо делать полным перебором с помощью рекурсивной функции (будем полагать, что общее число вершин в графе не превышает 100).
Для тех, кто желает испытать себя в полной мере, можно реализовать алгоритм Дейкстры поиска кратчайшего пути в связном взвешенном графе.
В методе add_link() при добавлении новой связи следует автоматически добавлять вершины этой связи в список _vertex, если они там отсутствуют.

Проверку наличия связи в списке _links следует определять по вершинам этой связи. Например, если в списке имеется объект:
_links = [Link(v1, v2)]

то добавлять в него новые объекты Link(v2, v1) или Link(v1, v2) нельзя (обратите внимание у всех трех объектов будут разные id, т.е. по id определять вхождение в список нельзя).
Подсказка: проверку на наличие существующей связи можно выполнить с использованием функции filter() и указанием нужного условия для отбора объектов.

Пример использования классов, применительно к схеме метро (эти строчки в программе писать не нужно):

>>> Vertex._num = 0
>>> map_graph = LinkedGraph()
>>> v1 = Vertex()
>>> v2 = Vertex()
>>> v3 = Vertex()
>>> v4 = Vertex()
>>> v5 = Vertex()
>>> v6 = Vertex()
>>> v7 = Vertex()
>>> map_graph.add_link(Link(v1, v2))
>>> map_graph.add_link(Link(v2, v3))
>>> map_graph.add_link(Link(v1, v3))
>>> map_graph.add_link(Link(v4, v5))
>>> map_graph.add_link(Link(v6, v7))
>>> map_graph.add_link(Link(v2, v7))
>>> map_graph.add_link(Link(v3, v4))
>>> map_graph.add_link(Link(v5, v6))
>>> len(map_graph._links)
8
>>> len(map_graph._vertex)
7
>>> map_graph.find_path(v1, v6)
([Vertex('A'), Vertex('B'), Vertex('G'), Vertex('F')], [Link(Vertex('A'), Vertex('B'), 1), Link(Vertex('B'), Vertex('G'), 1), Link(Vertex('F'), Vertex('G'), 1)])

Однако, в таком виде применять классы для схемы карты метро не очень удобно.
Например, здесь нет указаний названий станций, а также длина каждого сегмента равна 1, что не соответствует действительности.
Чтобы поправить этот момент и реализовать программу поиска кратчайшего пути в метро между двумя произвольными станциями, объявите еще два дочерних класса:

class Station(Vertex): ... - для описания станций метро;
class LinkMetro(Link): ... - для описания связей между станциями метро.

Объекты класса Station должны создаваться командой:
>>> st = Station(name := "Домодедовская")

где name - название станции (строка). В каждом объекте класса Station должен дополнительно формироваться локальный атрибут:
name - название станции метро.

(Не забудьте в инициализаторе дочернего класса вызывать инициализатор базового класса).
В самом классе Station переопределите магические методы __str__() и __repr__(), чтобы они возвращали название станции метро (локальный атрибут name).

Объекты второго класса LinkMetro должны создаваться командой:
>>> link = LinkMetro(v1, v2, dist := 2)

где v1, v2 - вершины (станции метро); dist - расстояние между станциями (любое положительное число).
(Также не забывайте в инициализаторе этого дочернего класса вызывать инициализатор базового класса).

В результате, эти классы должны совместно работать следующим образом (эти строчки в программе писать не нужно):

>>> map_metro = LinkedGraph()
>>> v1 = Station("Сретенский бульвар")
>>> v2 = Station("Тургеневская")
>>> v3 = Station("Чистые пруды")
>>> v4 = Station("Лубянка")
>>> v5 = Station("Кузнецкий мост")
>>> v6 = Station("Китай-город 1")
>>> v7 = Station("Китай-город 2")

>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v1, v2, 1))
>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v2, v3, 1))
>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v1, v3, 1))

>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v4, v5, 1))
>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v6, v7, 1))

>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v2, v7, 5))
>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v3, v4, 3))
>>> map_metro.add_link(LinkMetro(v5, v6, 3))

>>> print(len(map_metro._links))
8
>>> print(len(map_metro._vertex))
7
>>> path = map_metro.find_path(v1, v6)  # от сретенского бульвара до китай-город 1
>>> print(path[0])    # [Сретенский бульвар, Тургеневская, Китай-город 2, Китай-город 1]
[Сретенский бульвар, Тургеневская, Китай-город 2, Китай-город 1]
>>> print(sum([x.dist for x in path[1]]))  # 7
7

P.S. В программе нужно объявить только классы Vertex, Link, LinkedGraph, Station, LinkMetro. На экран ничего выводить не нужно.
"""

from collections import defaultdict
from dataclasses import dataclass, field
from functools import total_ordering
from typing import List, Optional, Tuple, Union


def make_properties_prot(*names):
    def decorator(cls):
        def prop(private_name: str):
            def getter(self):
                return getattr(self, private_name)

            def setter(self, value):
                return setattr(self, private_name, value)

            return getter, setter

        for name in names:
            setattr(cls, name, property(*prop(f"_{name}")))
        return cls

    return decorator


class AutoNamed:
    _num: int = 0
    name: str

    @staticmethod
    def column_code(num: int) -> str:
        """Имя как код колонки в Excel по порядковому номеру с 1"""

        def gen(n: int):
            a = ord("A")
            sz = ord("Z") - a + 1
            while n:
                n, mod = divmod(n - 1, sz)
                yield chr(mod + a)

        return "".join(gen(abs(int(num))))[::-1]

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        obj = super().__new__(cls)
        cls._num += 1
        obj.name = cls.column_code(cls._num)
        return obj


@make_properties_prot("links")
class Vertex(AutoNamed):
    def __init__(self, name: Optional[str] = None):
        if name:
            self.name = name
        self._links = []

    def __repr__(self) -> str:
        return f"{self.__class__.__name__}({self.name!r})"

    def add_link(self, link):
        if link not in self._links:
            self._links.append(link)

    def __len__(self):
        return len(self.links)

    def __getitem__(self, key):
        return self.links[key]


@make_properties_prot("v1", "v2", "dist")
class Link:
    def __init__(self, v1: Vertex, v2: Vertex, dist: Union[int, float] = 1):
        self._v1, self._v2, self._dist = v1, v2, dist
        for x in self:
            x.add_link(self)

    def __len__(self):
        return 2

    def __getitem__(self, key):
        return (self.v1, self.v2)[key]

    def __repr__(self) -> str:
        return f"{self.__class__.__name__}{(self.v1, self.v2, self.dist)!r}"

    def __hash__(self):
        return hash(frozenset((self.v1, self.v2, self.dist)))

    def __eq__(self, other):
        return hash(self) == hash(other)


@dataclass
@total_ordering
class LinksPath:
    links: List[Link] = field(default_factory=list)
    is_start: bool = field(init=False, default=False)

    @property
    def dist(self):
        if self.is_start:
            return 0
        if self.links:
            return sum([x.dist for x in self.links])
        return float("inf")

    def add_link(self, link: Link):
        if link not in self.links:
            self.links.append(link)
        return self

    def copy(self):
        return self.__class__(self.links[:])

    @property
    def vertex(self):
        return [*{v: v for lnk in self.links for v in lnk}.keys()]

    def __eq__(self, other) -> bool:
        if isinstance(other, self.__class__):
            return self.dist == other.dist
        return self.dist == other

    def __le__(self, other) -> bool:
        if isinstance(other, self.__class__):
            return self.dist < other.dist
        return self.dist < other


@make_properties_prot("links", "vertex")
class LinkedGraph:
    def __init__(self, vertex: Optional[Vertex] = None, links: Optional[Link] = None):
        self._vertex = vertex or []
        self._links = links or []

    def __repr__(self) -> str:
        return f"{self.__class__.__name__}{(self.vertex, self.links)!r}"

    def add_vertex(self, v: Vertex):
        if v not in self._vertex:
            self._vertex.append(v)

    def add_link(self, link: Link):
        if link not in self._links:
            self._links.append(link)
            for v in link:
                self.add_vertex(v)

    def dijkstras(self, start: Vertex, stop: Optional[Vertex] = None):
        def walk(remaining, paths, current):
            while remaining:
                remaining.discard(current)
                yield current
                if current == stop:
                    break
                if remaining:
                    current = min(remaining, key=lambda x: paths[x])

        paths = defaultdict(LinksPath)
        paths[start].is_start = True
        remaining = set(self.vertex)
        for current in walk(remaining, paths, start):
            for link in current:
                for v in filter(lambda v: v in remaining, link):
                    new_path = paths[current].copy().add_link(link)
                    paths[v] = min(paths[v], new_path)
        return paths

    def find_path(
        self, start_v: Vertex, stop_v: Vertex
    ) -> Tuple[List[Vertex], List[Link]]:
        path = self.dijkstras(start_v, stop_v)[stop_v]
        return path.vertex, path.links


class Station(Vertex):
    def __repr__(self):
        return self.name


class LinkMetro(Link):
    ...


print("-------------------------------------------")

vA, vB, vC, vD, vE, vF, vG = [Vertex() for _ in range(7)]
map_graph = LinkedGraph()
map_graph.add_link(Link(vA, vB))
map_graph.add_link(Link(vB, vC))
map_graph.add_link(Link(vA, vC))

map_graph.add_link(Link(vD, vE))
map_graph.add_link(Link(vF, vG))

map_graph.add_link(Link(vB, vG))
map_graph.add_link(Link(vC, vD))
map_graph.add_link(Link(vE, vF))

print(len(map_graph._links))  # 8 связей
print(len(map_graph._vertex))  # 7 вершин
print(map_graph.find_path(vA, vG))
# ([Vertex('A'), Vertex('B'), Vertex('G')], [Link(Vertex('A'), Vertex('B'), 1), Link(Vertex('B'), Vertex('G'), 1)])

print("-------------------------------------------")

map_metro = LinkedGraph()
v1 = Station("Сретенский бульвар")
v2 = Station("Тургеневская")
v3 = Station("Чистые пруды")
v4 = Station("Лубянка")
v5 = Station("Кузнецкий мост")
v6 = Station("Китай-город 1")
v7 = Station("Китай-город 2")

map_metro.add_link(LinkMetro(v1, v2, 1))
map_metro.add_link(LinkMetro(v2, v3, 1))
map_metro.add_link(LinkMetro(v1, v3, 1))

map_metro.add_link(LinkMetro(v4, v5, 1))
map_metro.add_link(LinkMetro(v6, v7, 1))

map_metro.add_link(LinkMetro(v2, v7, 5))
map_metro.add_link(LinkMetro(v3, v4, 3))
map_metro.add_link(LinkMetro(v5, v6, 3))

print(len(map_metro._links))
print(len(map_metro._vertex))
path = map_metro.find_path(v1, v6)  # от сретенского бульвара до китай-город 1
print(path[0])  # [Сретенский бульвар, Тургеневская, Китай-город 2, Китай-город 1]
print(sum([x.dist for x in path[1]]))  # 7

print("-------------------------------------------", flush=True)
Vertex._num = 0  # naming reset

# exit(1)


def tests():
    code = (
        b"ZDDXSAUz;VX>My}WJhvgaA+tg3U)CdJs?(Pa&%>QC@BhdG9W!5R%LQ@Wq2ql3U)IfJs?(Pa&%>"
        + b"QC@BhdG$1`7R%LQ@Wq2ql3U)OhJs?(Pa&%>QC@BgGZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<ZfhuZF)Sc<GAStv"
        + b"ZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<ZfhuZGAtl=Gbt$wZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<ZfhuZGAtl=G$|<xZDDXSE"
        + b"@5P3Uu<b^YbZ=<ZfhuZGb|u>G$|<xZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<ZfhuZG%O%?H7O|y3So0|WpZ>NY-"
        + b"MgJZDDXSE?;bEZfkQXAU!=GH7p<^(7n*L(6Z3A(SXps(7w>MAkl}=xY2>oyU@NM(Sgvi(T~u#(6!"
        + b"LHAkeZP(Sgvv(74fo(7MpIAYW{0ZfkQO(7MpO(6G^g(SgvgAWUg)Yh`3da$#_2A_`%1b7gXLAZ%r"
        + b"BC~aYIGA>_sWpZ?7cqt$~Js>qKAR^Gc(6!LA(6!Nk(7n*U(6u1ZhtRmufzZ3qz97)D(6!Nk(TLEv"
        + b"(7hngvLMlc(7({Q(Sgvq(6u06c4cyOWq2Uay3o7Ou+f3hfzYrZOlfXwWn@QkVQ^?73JPsua564oW"
        + b"Mp4#X>MyMOlfXwD0VU|Aa*e+DGFh8b7gXLAZ%rBC~aYIGA>_iX>MzCDIh&PAT=x?BGA0hwb6pmzR"
        + b"<KFVPs@qY-w(5C@CP&w9vlLvCy#4ve3BDyCBhl(6Z5w(6`ZyAWUg)YbbUyEFg9<DJ&q-h0wmyg3*"
        + b"s4(Sy*o(6u1YxX`@Nwa~TEg3*D|k08;3(6Z5w(6`ZyAWUg)YbbUxEFg9=DIy9AaA9<4AUz;$VQ?}"
        + b"oW@&C@UvOb`Xef3uEFg9@DGGBSJs@*+Z75rKE@WwQbRcGLav*phX>K5JVRUF)F<o6L3So0|WpZ>N"
        + b"b09rEATul=BGA3iwa~KAwb6jkz0k1Hk08;3(Sy*u(7e#F(SXps(6G^uAkehXyU@7Mz0j~A(7e#F("
        + b"SXs2(SXr|(Sp#hEFjRb(7w>O(7e#T(6-RM(7r4n(7n*L(7MpR(SXr_(6!LI(Sp#u(7qtifY7kevC"
        + b"zKJg3z$gwb6ng(7w>I(TdQu(7MrrEzyC{ve3TJxzT~qg3z+iz93|2b95pK3So0|WpZ>NX>)URVq<"
        + b"J!b8{$DbYXO9Z*D9gR%LQ@Wq2tdVQyp~X>)URVq<J!b8{$6X>MyxWpr|HEFes2ZfhwlAR^GZ(7Vv"
        + b"E(Sgx{AX9W<bZKvHAkehXzR<hSw$QcEy&%xN(6G^g(7VvJ(6rFL(6Z35(Sp&8(SgyAAke<if*{bk"
        + b"(7VvE(Sgx{(6As@WpZ?7cq|~$uprR7(7VvE(Sgx{AWUg)YfWWza&I8ezR`jp(7MpO(6G^g(SgvgA"
        + b"WUg)Ya$8?ZDDXSAUz;VX>My}WJhvgaA+tg3U)CdJs?wbVRUJ4ZYUx#A}I=XG9W!5Q*>c;X>V>QA~"
        + b"GT=3U)IfJs?wbVRUJ4ZYUx%A}I=XG$1`7Q*>c;X>V>QA~Yf?3U)OhJs?wbVRUJ4ZYUx(A}I<AZDD"
        + b"XSE@5P3Uu<b^YbZ=<Zfi|tbaHPfb}=j<b}}p=F)1kuZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<Zfi|tbaHPfb}}p"
        + b"=b~7v>GAStvZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<Zfi|tbaHPfb}}p=b~G#?Hz_F!ZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<"
        + b"Zfi|tbaHPfb~7v>b~G#?Gbt$wZDDXSE@5P3Uu<b^YbZ=<Zfi|tbaHPfb~G#?b~P*@F)1ku3So0|W"
        + b"pZ>NY-MgJZDDXSE?;bEZfkQXAU!=GH7p<^(7n*L(6Z3A(SXps(7w>MAkl}=xY2>oyU@NM(Sgvi(T"
        + b"~u#(6!LHAkeZP(Sgvv(74fo(7MpIAYW{0ZfkQO(7MpO(6G^g(SgvgAWUg)Yh`3da$#_2A_`%1b7g"
        + b"XLAZ%rBC~aYIGA>_sWpZ?7cqt$~Js>qKAR^Gc(6!LA(6!Nk(7n*U(6u1ZhtRmufzZ3qz97)D(6!N"
        + b"k(TLEv(7hngvLMlc(7({Q(Sgvq(6u06c4cyOWq2Uay3o7Ou+f3hfzYrZOlfXwWn@QkVQ^?73JP#x"
        + b"bZ8(wAZ=lAGA?FmZe(9@VRUFHb}=j<b~Pyq3So0|WpZ>Nb98bjaA9<4TQFTIAU!=GCtEQrATlf<G"
        + b"b|u9EFd*qCoCXvVRUF)FkK3BAUz;+b!{kHcrIjVb95kPZ*m}bAZczOaA9<4TQOZ-DGFh8b7gXLAa"
        + b"fu+Js>wMAR^Gc(6!LA(6!Nk(7n*G(T^a}fzgA|ywJSRu+f0fz0k1Hk08*r(7VvM(7n*GAke(fu+f"
        + b"0gh|z%2gVBP}uprR1(7Vx(Akezdu+f0gg3*g0(7e#K(Sp%{(7qx"
    )
    exec(__import__("base64").b85decode(code))


if __name__ == "__main__":
    import doctest

    doctest.testmod()
    tests()