实例：python 实现有向图找环（反洗钱、资金流）

题目来源：2020华为软件精英挑战赛–初赛
题目说明：
2.1 输入信息：输入为包含资金流水的文本文件，每一行代表一次资金交易记录，包含本端账号ID, 对端账号ID, 转账金额，用逗号隔开。
本端账号ID和对端账号ID为一个32位的无符号整数
转账金额为一个32位的无符号整数
转账记录最多为28万条
每个账号平均转账记录数< 10
账号A给账号B最多转账一次
举例如下，其中第一行[1,2,100]表示ID为1的账户给ID为2的账户转账100元：
1,2,100
1,3,100
2,4,90
3,4,50
4,1,95
2,5,95
5,4,90
4,6,30
6,7,29
7,4,28
2.2 输出信息：输出信息为一个文件，包含如下信息:
第一行输出：满足限制条件下的循环转账个数。
说明：数据集经过处理，会保证满足条件的循环转账个数小于300万。
第二行开始：输出所有满足限制条件的循环转账路径详情。
输出循环转账路径要按照指定排序策略进行排序：每条循环转账中，ID（ID转为无符号整数后）最小的第一个输出；总体按照循环转账路径长度升序排序；同一级别的路径长度下循环转账账号ID序列，按照字典序（ID转为无符号整数后）升序排序。
举例如下：
4
1,2,4
1,3,4
4,6,7
1,2,5,4
2.3 限制条件：循环转账的路径长度最小为3（包含3）最大为7（包含7），例如账户A给账户B转账，账户B给账户A转账，循环转账的路径长度为2，不满足循环转账条件。
题目理解：

说明：2,4,1,2 是长度为 3 的环，按照升序的要求是：1,2,4
本案例是以邻接表的形式找环，利用 sort 对 graph.keys() 得到的 key 值进行从小到大的排序，为了在找环过程中出现重复找环的情况，进行了剪枝优化，即：比自己小的 key 不再去查找，本案例用的最基本的 for 循环，对于十万以内的环查找速度较快，但是不建议用python 程序参加比赛，主要是太慢了。当然自己也想过用多进程多线程进行优化，然而效果并没有多大的提升，本文可以很好的帮助小白理解操作，大佬不喜勿喷啊，毕竟作为一个妹子码代码不容易，自己一个人走了太多的弯路了，不过个人很欢迎大佬前来指导一二。
废话不多说，下面上代码。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2020/4/23 13:04
# @Author  : xueli
# @Software: win10 Tensorflow1.13.1 python3.6.3
import timedef func(graph,s):#graph图  s指的是开始结点path =[]for x1 in graph[s]:if x1 > s:try:nodes2 = graph[x1]except KeyError as e:passelse:for x2 in nodes2:if x2 > s:try:nodes3 = graph[x2]except KeyError as e:passelse:for x3 in nodes3:if s == x3:A = [s,x1,x2]if len(set(A)) == len(A):path.append(A)elif x3 > s:try:nodes4 = graph[x3]except KeyError as e:passelse:for x4 in nodes4:if s == x4:A = [s,x1,x2,x3]if len(set(A)) == len(A):path.append(A)elif x4 > s:try:nodes5 = graph[x4]except KeyError as e:passelse:for x5 in nodes5:if s == x5:A = [s,x1,x2,x3,x4]if len(set(A)) == len(A):path.append(A)elif x5 > s:try:nodes6 = graph[x5]except KeyError as e:passelse:for x6 in nodes6:if s == x6:A = [s,x1,x2,x3,x4,x5]if len(set(A)) == len(A):path.append(A)elif x6 > s:try:nodes7 = graph[x6]except KeyError as e:passelse:for x7 in nodes7:if s == x7:A = [s,x1,x2,x3,x4,x5,x6]if len(set(A)) == len(A):path.append(A)else:breakreturn pathdef savePredict(AA2):t2 = time.time()with open(result_name, 'w') as f:f.write(str(len(dd))+'\n')for aa in AA2:ww = str(aa)q1 = ww.strip(']')qq = q1.strip('[')bb = qq.replace(" ", "")f.write(str(bb)+"\n")print('write_time', time.time() - t2)
if __name__ == '__main__':t1 = time.time()file_name = "./data/test_data.txt"result_name = "result.txt"with open(file_name) as f:a = []c = []for line in f.readlines():line = line.strip('\n')  # 去掉换行符\nb = line.split(',')  # 将每一行以空格为分隔符转换成列表a.append(int(b[0]))c.append(int(b[1]))print('read_time', time.time() - t1)graph = {}data_list = [a,c]for x in range(len(a)):if a[x] in graph:graph[a[x]] += [c[x]]else:graph[a[x]] = [c[x]]s = sorted(graph.keys())t4 = time.time()dd = []for i in s:d = func(graph, i)if d != []:for ii in d:dd.append(ii)dd.sort()print('func_time', time.time() - t4)AA2 = sorted(dd, key=lambda i: len(i), reverse=False)print(len(dd))savePredict(AA2)print('总时:', time.time() - t1)

运行结果：

代码和数据已经上传到GitHub，感兴趣的可以下载下来。
https://github.com/xueli-lxl/python

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