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我认为标签很好地解释了我的问题:)

我一直在尝试编写一个 Gremlin 遍历来计算帖子末尾描述的简单图的连通分量。

我试过了 

g.V().repeat(both('e')).until(cyclicPath()).dedup().tree().by('name').next()

获得

==>a={b={a={}, c={b={}}, d={c={d={}}}}, c={d={c={}}}}
==>e={f={e={}, g={f={}}}, h={f={h={}}}}
==>g={f={g={}}}

这很糟糕，因为cyclicPath过滤器从e到达之前终止了遍历g。显然，如果我删除该until子句，我会得到一个无限循环。此外，如果我simplePath在一步后使用遍历结束。有没有办法告诉它以深度优先顺序探索节点？

干杯!

a = graph.addVertex(T.id, 1, "name", "a")
b = graph.addVertex(T.id, 2, "name", "b")
c = graph.addVertex(T.id, 3, "name", "c")
d = graph.addVertex(T.id, 4, "name", "d")
e = graph.addVertex(T.id, 5, "name", "e")
f = graph.addVertex(T.id, 6, "name", "f")
g = graph.addVertex(T.id, 7, "name", "g")
h = graph.addVertex(T.id, 8, "name", "h")

a.addEdge("e", b)
a.addEdge("e", c)
b.addEdge("e", c)
b.addEdge("e", d)
c.addEdge("e", d)

e.addEdge("e", f)
e.addEdge("e", h)
f.addEdge("e", h)
f.addEdge("e", g)
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2 回答 2

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Gremlin-users 组也讨论了这个查询。这是我提出的解决方案。@Daniel Kuppitz 还有一个有趣的解决方案，您可以在提到的线程中找到。

我认为，如果在无向图中总是正确的，连接组件遍历的“最后一个”节点要么导致先前访问的节点（cyclicPath()）要么度数<=1，那么这个查询应该可以工作

g.V().repeat(both('e')).until( cyclicPath().or().both('e').count().is(lte(1)) ).dedup().tree().by('name').next()

在我的示例中，它给出了以下输出

gremlin>  g.V().repeat(both('e')).until(cyclicPath().or().both('e').count().is(lte(1))).dedup().tree().by('name').next()
==>a={b={a={}, c={b={}}, d={c={d={}}}}, c={d={c={}}}}
==>e={f={e={}, g={}, h={f={}}}, h={f={h={}}}}
于 2015-11-30T10:35:26.143 回答
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只是为了增强运行良好的@Alberto 版本，您可以使用simplePath()遍历步骤（http://tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#simplepath-step）来确保遍历器不会重复其通过图的路径 

g.V().repeat(both().simplePath())
  .until(bothE().count().is(lte(1)))
  .dedup().tree().by('name').next()
于 2018-08-27T09:15:07.627 回答