3
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
 
 
4
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
 
 
5
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
 
 
6
# (at your option) any later version.
 
 
8
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
 
 
9
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 
 
10
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 
 
11
# GNU General Public License for more details.
 
 
13
# You should have received a copy of the GNU General Public License
 
 
14
# along with this program; if not, write to the Free Software
 
 
15
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
 
 
18
from bzrlib.tsort import topo_sort
 
 
21
def max_distance(node, ancestors, distances, root_descendants):
 
 
22
    """Calculate the max distance to an ancestor.  
 
 
23
    Return None if not all possible ancestors have known distances"""
 
 
26
        best = distances[node]
 
 
27
    for ancestor in ancestors[node]:
 
 
28
        # skip ancestors we will never traverse:
 
 
29
        if root_descendants is not None and ancestor not in root_descendants:
 
 
31
        # An ancestor which is not listed in ancestors will never be in
 
 
32
        # distances, so we pretend it never existed.
 
 
33
        if ancestor not in ancestors:
 
 
35
        if ancestor not in distances:
 
 
37
        if best is None or distances[ancestor]+1 > best:
 
 
38
            best = distances[ancestor] + 1
 
 
42
def node_distances(graph, ancestors, start, root_descendants=None):
 
 
43
    """Produce a list of nodes, sorted by distance from a start node.
 
 
44
    This is an algorithm devised by Aaron Bentley, because applying Dijkstra
 
 
45
    backwards seemed too complicated.
 
 
47
    For each node, we walk its descendants.  If all the descendant's ancestors
 
 
48
    have a max-distance-to-start, (excluding ones that can never reach start),
 
 
49
    we calculate their max-distance-to-start, and schedule their descendants.
 
 
51
    So when a node's last parent acquires a distance, it will acquire a
 
 
52
    distance on the next iteration.
 
 
54
    Once we know the max distances for all nodes, we can return a list sorted
 
 
55
    by distance, farthest first.
 
 
57
    distances = {start: 0}
 
 
62
            line_descendants = graph[line]
 
 
63
            assert line not in line_descendants, "%s refers to itself" % line
 
 
64
            for descendant in line_descendants:
 
 
65
                distance = max_distance(descendant, ancestors, distances,
 
 
69
                distances[descendant] = distance
 
 
70
                new_lines.add(descendant)
 
 
74
def nodes_by_distance(distances):
 
 
75
    """Return a list of nodes sorted by distance"""
 
 
79
    node_list = distances.keys()
 
 
80
    node_list.sort(key=by_distance, reverse=True)
 
 
83
def select_farthest(distances, common):
 
 
84
    """Return the farthest common node, or None if no node qualifies."""
 
 
85
    node_list = nodes_by_distance(distances)
 
 
86
    for node in node_list:
 
 
90
def all_descendants(descendants, start):
 
 
91
    """Produce a set of all descendants of the start node.
 
 
92
    The input is a map of node->list of descendants for a graph encompassing
 
 
100
            if line not in descendants:
 
 
102
            for descendant in descendants[line]:
 
 
103
                if descendant in result:
 
 
105
                result.add(descendant)
 
 
106
                new_lines.add(descendant)
 
 
112
    """A graph object which can memoise and cache results for performance."""
 
 
115
        super(Graph, self).__init__()
 
 
117
        self.ghosts = set([])
 
 
118
        self._graph_ancestors = {}
 
 
119
        self._graph_descendants = {}
 
 
121
    def add_ghost(self, node_id):
 
 
122
        """Add a ghost to the graph."""
 
 
123
        self.ghosts.add(node_id)
 
 
124
        self._ensure_descendant(node_id)
 
 
126
    def add_node(self, node_id, parent_ids):
 
 
127
        """Add node_id to the graph with parent_ids as its parents."""
 
 
129
            self.roots.add(node_id)
 
 
130
        self._graph_ancestors[node_id] = list(parent_ids)
 
 
131
        self._ensure_descendant(node_id)
 
 
132
        for parent in parent_ids:
 
 
133
            self._ensure_descendant(parent)
 
 
134
            self._graph_descendants[parent][node_id] = 1
 
 
136
    def _ensure_descendant(self, node_id):
 
 
137
        """Ensure that a descendant lookup for node_id will work."""
 
 
138
        if not node_id in self._graph_descendants:
 
 
139
            self._graph_descendants[node_id] = {}
 
 
141
    def get_ancestors(self):
 
 
142
        """Return a dictionary of graph node:ancestor_list entries."""
 
 
143
        return dict(self._graph_ancestors.items())
 
 
145
    def get_ancestry(self, node_id):
 
 
146
        """Return the inclusive ancestors of node_id in topological order."""
 
 
147
        # maybe optimise this ?
 
 
149
        pending = set([node_id])
 
 
151
            current = pending.pop()
 
 
152
            parents = self._graph_ancestors[current]
 
 
153
            parents = [parent for parent in parents if parent not in self.ghosts]
 
 
154
            result[current] = parents
 
 
155
            for parent in parents:
 
 
156
                if parent not in result and parent not in pending:
 
 
158
        return topo_sort(result.items())
 
 
160
    def get_descendants(self):
 
 
161
        """Return a dictionary of graph node:child_node:distance entries."""
 
 
162
        return dict(self._graph_descendants.items())