流程图分层算法

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前言

本人前段时间在完成一篇论文，其中一个核心模块是流程图相似度计算，而这部分又以流程图的分层为前提。
我在网上大致找了一下，没有找到跟流程图层次划分相关的程序实现，于是想自己实现这部分的算法。

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一、任务描述

输入：流程图(以邻接矩阵表示)
输出：分层的结果
示例：

该流程图应分为3层为，即[[A ，B]、[C，D，E]、[F，G]]

说明：此处涉及的流程图只包含简单的前驱和后继关系，不包含循环等复杂结构

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二、算法思想

1.从流程图的邻接矩阵中提取出连接信息(边)；判断每个节点所处的位置
2.通过遍历边，并依据"相连的一条边上的两个节点一定位于相邻的两层"确定当前一层
3.删除当前层包含的元素的所有连接信息

注意：确定一层节点时，要考虑两种情况，即该节点是否有与之相连的后继节点

三、算法实现

代码如下（核心在于怎样确定一层）：

def layer_decomposition(adj_matrix:list):
    # var definition
    edges = []
    layer = []
    length = len(matrix)
    # create edges
    for i in range(0, length):
        for<