将CSV转换为邻接列表

CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储表格数据。邻接列表（Adjacency List）是一种表示图的数据结构，用于描述图中各个节点之间的关系。

将CSV转换为邻接列表的过程可以通过以下步骤完成：

1. 读取CSV文件：使用编程语言中的文件读取功能，如Python中的csv模块或Pandas库，读取CSV文件的内容。
2. 解析CSV数据：将读取到的CSV数据解析为适合处理的数据结构，如列表、字典或数据帧。
3. 创建邻接列表：根据CSV数据中的关系，构建邻接列表。邻接列表可以使用字典或列表表示，其中每个节点对应一个键或索引，值则是与该节点直接相连的节点列表。
4. 存储邻接列表：将生成的邻接列表存储在内存中，以便后续的操作和查询。

以下是一个示例代码，演示如何将CSV转换为邻接列表（使用Python和Pandas库）：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建邻接列表
adjacency_list = {}

# 遍历CSV数据的每一行
for index, row in data.iterrows():
    # 获取起始节点和目标节点
    source_node = row['Source']
    target_node = row['Target']
    
    # 将节点添加到邻接列表中
    if source_node not in adjacency_list:
        adjacency_list[source_node] = []
    adjacency_list[source_node].append(target_node)

# 打印邻接列表
for node, neighbors in adjacency_list.items():
    print(f"{node}: {neighbors}")

在上述示例中，我们假设CSV文件的第一列为"Source"，第二列为"Target"，表示节点之间的关系。代码将CSV数据解析为数据帧，并遍历每一行，将节点添加到邻接列表中。最后，打印生成的邻接列表。

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