python的图论工业场景模拟第一百零九篇:按设备类型分组生成冲突子图字典，任务:按device_type属性分组输出每类局部冲突子图字典，图建模说明:无向图，按属性聚类，核心点:节点属性分组子图生成
按设备类型分组生成冲突子图字典：按属性聚类，拆出每类局部冲突子图
"某机加工车间有 12 台设备，分属 CNC、Robot、Conveyor、Spindle 四类。设备之间因共享电源、气源、滑轨而产生冲突。运维想知道：每类设备内部的冲突情况分别如何？ 我们给每个节点打上
"device_type" 属性，按属性分组后，为每一类单独抽出一张局部冲突子图——输出
"{CNC: 子图, Robot: 子图, ...}" 字典。一看就清楚：Robot 类 3 条边冲突最多，CNC/Spindle 各 2 条，Conveyor 1 条。后续可以对每类子图独立算聚类系数、直径、关键节点，实现精细化治理。"
—— 参考北京邮电大学《图论及其应用》第 2 章"图的概念"**
一、实际应用场景描述
设备冲突子图分组器（DeviceConflictSubgraphBuilder）是任何"一张大图需要按某个属性拆成多张局部子图"场景的"属性聚类拆分引擎"。凡是"先分类、再逐类分析"的地方，都是它：
行业 场景 节点属性 = 什么 分组依据
工业网络 设备冲突 device_type 设备类型
社交网络 社群分析 地区/年龄 用户标签
生物网络 蛋白质家族 蛋白家族 功能分类
交通网 片区拥堵 行政区 地理分区
核心矛盾（承接前篇的"工单冲突图度数统计"——聚焦全图整体的高冲突 TOP5，本篇聚焦按属性把一张大图拆成多张局部子图）：
- 前篇是"全图里度数最大的 5 个节点是谁？"——全局度数排序；
- 本篇是"CNC 类、Robot 类、Spindle 类各自的冲突子图长什么样？"——属性分组 + 子图抽取；
- 子图（Subgraph）：从原图选出节点集合 V' ，边集合取两端都在 V' 中的边；
- 属性分组：按节点属性
"device_type" 把节点划分成不相交集合；
- 输出：
"{设备类型: nx.Graph}" 字典，每类一张局部冲突子图。
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 按设备类型分组生成冲突子图字典 │
│ │
│ 【输入】带 device_type 属性的设备冲突图 │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 节点：12 台设备（带 device_type） ││
│ │ 边：共享资源的冲突 ││
│ │ 示例：CNC-01 ─ CNC-02（共享电源柜） ││
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ 【算法】属性分组 + 子图抽取 │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ 1. 遍历节点，按 device_type 分桶 ││
│ │ 2. 对每类：取该类全部节点 ││
│ │ 3. 取两端都属该类的边（局部冲突） ││
│ │ 4. 生成子图 → 放入字典 ││
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘│
│ │
│ 【输出】{类型: 子图} 字典 + 每类摘要 + 可视化 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
二、引入痛点（含量化对比）
2.1 现场真实困境（叙事性描述）
某柔性制造单元运维工程师原话节选：
"我们车间 12 台设备混在一起，一张冲突图看着乱。厂长问：'CNC 类的冲突和 Robot 类的冲突，哪个更严重？' 我没法直接答——因为全图混在一起。如果按设备类型拆开，每类一张子图，就能逐类算密度、找关键节点、制定针对性的去冲突策略。于是我们写了这个分组器：按
"device_type" 拆成 4 张子图，一眼看出 Robot 类冲突最密。"
2.2 求解结果对比（实测输出）
下表数据来自本程序
"device_conflict_subgraph.py" 在示例数据上的实际运行输出：
设备类型 节点数 边数 密度 治理优先级
Robot 4 3 0.50 🔴 最高
CNC 3 2 0.67 ⚠️ 中
Spindle 3 2 0.67 ⚠️ 中
Conveyor 2 1 1.00 💚 低（仅 2 节点）
实测关键输出：
【分组概况】
节点总数：12
边总数：10
设备类型数：4
【各类子图摘要】
CNC: 节点 3, 边 2, 密度 0.67
Robot: 节点 4, 边 3, 密度 0.50
Conveyor: 节点 2, 边 1, 密度 1.00
Spindle: 节点 3, 边 2, 密度 0.67
【冲突最多 TOP3 类型】
1. Robot: 3 条冲突边
2. CNC: 2 条冲突边
3. Spindle: 2 条冲突边
⚠️ 诚实标注：上述"车间 12 台设备分 4 类"为案例叙事设定；属性分组、子图抽取、摘要统计、TOP-k 为实测功能（9/9 测试通过）。
关键发现：Robot 类边数最多（3 条），是冲突治理的首要对象；而 Conveyor 虽密度 1.0，但只有 2 个节点，属于"假高密度"——说明密度要结合实际规模看。
三、核心逻辑讲解（大白话版）
3.1 用大白话解释"按属性分组抽子图"
想象一所学校的学生关系图：
- 学生之间互相认识（边）；
- 每个学生有年级属性（一年级、二年级……）；
- 分组：先把所有一年级学生挑出来放一堆，二年级放一堆；
- 抽子图：看这一堆学生之间，谁和谁认识——只在这堆内部的认识关系就是该年级的"子图"；
- 最终得到
"{一年级: 子图, 二年级: 子图, ...}"。
设备冲突一模一样：
- 学生 = 设备，年级 = device_type，认识 = 冲突；
- 分组：CNC 归 CNC，Robot 归 Robot；
- 抽子图：只保留两端都是 CNC 的冲突边——跨类边（如 CNC-01 ↔ ROB-01）不纳入任何子图（因为不属于"CNC 内部"或"Robot 内部"）；
- 输出字典，逐类分析。
3.2 图论模型（北邮教材映射）
课程章节 对应本程序
第 2 章 图的概念 ★ 子图、节点属性、邻接
核心定义：
- 子图（Subgraph）： G' = (V', E') ， V' \subseteq V ， E' \subseteq E 且 E' 的边端点都在 V' 中；
- 诱导子图（Induced Subgraph）： V' 确定的子图取遍所有两端在 V' 中的边——本程序用的就是诱导子图；
- 属性分组：节点集合按属性值划分为等价类；
- NetworkX：
"G.subgraph(node_set)" 直接生成诱导子图。
3.3 代码映射
图论概念 代码实现
无向图
"self.G" (
"nx.Graph")
节点属性
"device_type"
属性分组
"group_by_type()"
诱导子图
"build_subgraphs()"
子图字典
"Dict[str, nx.Graph]"
摘要统计
"SubgraphInfo" (节点/边/密度)
四、OOP 代码实现
4.1 项目结构
device_conflict_subgraph/
├── device_conflict_subgraph.py # 核心：DeviceConflictSubgraphBuilder（~200 行）
├── test_device_conflict_subgraph.py # 9 项单元测试（9/9 通过）
├── visualize.py # 可视化入口
├── device_conflict_groups.png # 输出：全图按类型着色
├── subgraphs_grid.png # 输出：子图网格
├── README.md
├── pack.py
└── device_conflict_subgraph.zip
4.2 核心源码
<details>
<summary></summary>
"""
按设备类型分组生成冲突子图字典
图建模：无向图，按 device_type 属性聚类
核心：节点属性分组 + 子图生成
参考：北邮《图论及其应用》第 2 章"图的概念"
"""
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional, Set, Tuple
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
@dataclass
class SubgraphInfo:
"""单类子图的摘要信息。"""
device_type: str
node_count: int = 0
edge_count: int = 0
nodes: List[str] = field(default_factory=list)
@property
def density(self) -> float:
"""子图密度：实际边数 / 完全图边数。"""
n = self.node_count
if n < 2:
return 0.0
max_edges = n * (n - 1) / 2
return self.edge_count / max_edges
@dataclass
class GroupingReport:
"""分组分析报告。"""
total_types: int = 0
type_counts: Dict[str, int] = field(default_factory=dict)
subgraphs: Dict[str, SubgraphInfo] = field(default_factory=dict)
class DeviceConflictSubgraphBuilder:
"""
按设备类型分组生成冲突子图。
工业映射：
设备 = 节点（带 device_type 属性）
冲突 = 无向边
同一 device_type 的节点构成一类局部冲突子图
"""
def __init__(self):
self.G = nx.Graph()
# ───────────────────────────── 建图 ─────────────────────────────
def add_device(
self,
device_id: str,
device_type: str,
name: str = "",
):
"""添加设备节点，必须带 device_type 属性。"""
self.G.add_node(device_id, device_type=device_type, name=name)
def add_conflict(self, u: str, v: str, reason: str = ""):
"""添加无向冲突边（设备间资源争用）。"""
if u in self.G and v in self.G and u != v:
self.G.add_edge(u, v, reason=reason)
# ───────────────────────── 核心：分组 + 子图 ─────────────────────
def group_by_type(self) -> Dict[str, List[str]]:
"""
按 device_type 属性对节点分组。
Returns
-------
Dict[str, List[str]]
{设备类型: [节点ID, ...]}
"""
groups: Dict[str, List[str]] = {}
for node, attrs in self.G.nodes(data=True):
dtype = attrs.get("device_type", "unknown")
groups.setdefault(dtype, []).append(node)
return groups
def build_subgraphs(self) -> Dict[str, nx.Graph]:
"""
为每类设备生成局部冲突子图。
规则：取该类所有节点，以及**两端都属于该类**的边。
返回 {设备类型: 子图} 字典。
"""
groups = self.group_by_type()
subgraphs: Dict[str, nx.Graph] = {}
for dtype, nodes in groups.items():
node_set = set(nodes)
sg = nx.Graph()
# 复制节点及其属性
for n in nodes:
sg.add_node(n, **self.G.nodes[n])
# 只保留两端同属该类的边（局部冲突）
for u, v, attrs in self.G.edges(data=True):
if u in node_set and v in node_set:
sg.add_edge(u, v, **attrs)
subgraphs[dtype] = sg
return subgraphs
def analyze(self) -> GroupingReport:
"""一站式分析：分组 + 摘要。"""
subgraphs = self.build_subgraphs()
report = GroupingReport(total_types=len(subgraphs))
for dtype, sg in subgraphs.items():
info = SubgraphInfo(
device_type=dtype,
node_count=sg.number_of_nodes(),
edge_count=sg.number_of_edges(),
nodes=list(sg.nodes()),
)
report.type_counts[dtype] = info.node_count
report.subgraphs[dtype] = info
return report
# ────────────────────────── 便捷查询 ──────────────────────────
def get_subgraph(self, device_type: str) -> Optional[nx.Graph]:
"""取某一类的子图。"""
subgraphs = self.build_subgraphs()
return subgraphs.get(device_type)
def top_conflict_types(self, k: int = 3) -> List[Tuple[str, int]]:
"""按子图边数（冲突量）降序取前 k 类。"""
report = self.analyze()
items = [
(dtype, info.edge_count)
for dtype, info in report.subgraphs.items()
]
return sorted(items, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]
# ────────────────────────── 输出 / 可视化 ──────────────────────────
def print_report(self, report: GroupingReport):
print("=" * 60)
print("按设备类型分组生成冲突子图字典")
print("参考：北邮《图论及其应用》第 2 章")
print("=" * 60)
print(f"\n【分组概况】")
print(f" 节点总数：{self.G.number_of_nodes()}")
print(f" 边总数：{self.G.number_of_edges()}")
print(f" 设备类型数：{report.total_types}")
print(f"\n【各类子图摘要】")
for dtype, info in report.subgraphs.items():
print(
f" {dtype}: 节点 {info.node_count}, "
f"边 {info.edge_count}, 密度 {info.density:.2f}"
)
print(f"\n【冲突最多 TOP3 类型】")
for i, (dtype, edges) in enumerate(self.top_conflict_types(3), 1):
print(f" {i}. {dtype}: {edges} 条冲突边")
print("=" * 60)
def plot(self, output: str):
"""可视化：按设备类型着色，展示全图。"""
if self.G.number_of_nodes() == 0:
return
groups = self.group_by_type()
types = sorted(groups.keys())
cmap = plt.cm.get_cmap("Set1", len(types))
color_map = {t: cmap(i) for i, t in enumerate(types)}
pos = nx.spring_layout(self.G, seed=42)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))
nx.draw_networkx_edges(self.G, pos, alpha=0.3, ax=ax)
for dtype in types:
nodes = groups[dtype]
nx.draw_networkx_nodes(
self.G, pos, nodelist=nodes,
node_color=[color_map[dtype]] * len(nodes),
node_size=200, label=dtype, ax=ax,
)
labels = {n: self.G.nodes[n].get("name", n) for n in self.G.nodes()}
nx.draw_networkx_labels(self.G, pos, labels, font_size=7, ax=ax)
ax.set_title("设备冲突图（按 device_type 着色分组）", fontsize=13)
ax.legend(loc="upper left", fontsize=9, title="设备类型")
ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.savefig(output, dpi=120)
plt.close()
def generate_workshop_network() -> DeviceConflictSubgraphBuilder:
"""示例：车间设备冲突网络，含 4 类设备。"""
builder = DeviceConflictSubgraphBuilder()
devices = [
("CNC-01", "CNC", "加工中心1"), ("CNC-02", "CNC", "加工中心2"),
("CNC-03", "CNC", "加工中心3"),
("ROB-01", "Robot", "机器人1"), ("ROB-02", "Robot", "机器人2"),
("ROB-03", "Robot", "机器人3"), ("ROB-04", "Robot", "机器人4"),
("CV-01", "Conveyor", "传送带1"), ("CV-02", "Conveyor", "传送带2"),
("SP-01", "Spindle", "主轴1"), ("SP-02", "Spindle", "主轴2"),
("SP-03", "Spindle", "主轴3"),
]
for did, dtype, name in devices:
builder.add_device(did, dtype, name)
conflicts = [
("CNC-01", "CNC-02", "共享电源柜"),
("CNC-02", "CNC-03", "共享气源"),
("ROB-01", "ROB-02", "共享滑轨"),
("ROB-02", "ROB-03", "共享滑轨"),
("ROB-03", "ROB-04", "共享控制柜"),
("CV-01", "CV-02", "共享驱动"),
("SP-01", "SP-02", "共享冷却"),
("SP-02", "SP-03", "共享冷却"),
("CNC-01", "ROB-01", "共用工位区"), # 跨类边（不纳入子图）
("ROB-02", "CV-01", "共用工位区"), # 跨类边（不纳入子图）
]
for u, v, reason in conflicts:
builder.add_conflict(u, v, reason)
return builder
def demo():
builder = generate_workshop_network()
report = builder.analyze()
builder.print_report(report)
builder.plot("device_conflict_groups.png")
subgraphs = builder.build_subgraphs()
for dtype, sg in subgraphs.items():
print(f"\n子图[{dtype}] 边列表：{list(sg.edges())}")
if __name__ == "__main__":
demo()
</details>
<details>
<summary></summary>
"""单元测试：按设备类型分组生成冲突子图（9 项）。"""
import sys, os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))
from device_conflict_subgraph import (
DeviceConflictSubgraphBuilder, generate_workshop_network
)
def test_empty():
b = DeviceConflictSubgraphBuilder()
groups = b.group_by_type()
subgraphs = b.build_subgraphs()
assert groups == {}
assert subgraphs == {}
print("[PASS] test_empty")
def test_single_type():
b = DeviceConflictSubgraphBuilder()
b.add_device("CNC-01", "CNC", "c1")
b.add_device("CNC-02", "CNC", "c2")
b.add_conflict("CNC-01", "CNC-02", "共享电源")
subgraphs = b.build_subgraphs()
assert "CNC" in subgraphs
assert subgraphs["CNC"].number_of_nodes() == 2
assert subgraphs["CNC"].number_of_edges() == 1
print("[PASS] test_single_type")
def test_group_by_type():
b = generate_workshop_network()
groups = b.group_by_type()
assert set(groups.keys()) == {"CNC", "Robot", "Conveyor", "Spindle"}
assert len(groups["Robot"]) == 4
print("[PASS] test_group_by_type")
def test_subgraph_node_filter():
"""跨类边不应出现在任何子图中。"""
b = generate_workshop_network()
subgraphs = b.build_subgraphs()
for dtype, sg in subgraphs.items():
for n in sg.nodes():
assert b.G.nodes[n]["device_type"] == dtype
print("[PASS] test_subgraph_node_filter")
def test_subgraph_edge_local():
"""子图边数 ≤ 该类完全图边数（诱导子图正确性）。"""
b = generate_workshop_network()
subgraphs = b.build_subgraphs()
for dtype, sg in subgraphs.items():
n = sg.number_of_nodes()
max_edges = n * (n - 1) / 2
assert sg.number_of_edges() <= max_edges
print("[PASS] test_subgraph_edge_local")
def test_analyze_report():
b = generate_workshop_network()
report = b.analyze()
assert report.total_types == 4
assert sum(report.type_counts.values()) == b.G.number_of_nodes()
print(f"[INFO] 类型数={report.total_types}, 分布={report.type_counts}")
print("[PASS] test_analyze_report")
def test_top_conflict_types():
b = generate_workshop_network()
top = b.top_conflict_types(3)
assert len(top) == 3
vals = [e for _, e in top]
assert all(vals[i] >= vals[i + 1] for i in range(len(vals) - 1))
print(f"[INFO] TOP3={top}")
print("[PASS] test_top_conflict_types")
def test_get_subgraph():
b = generate_workshop_network()
sg = b.get_subgraph("Robot")
assert sg is not None
assert sg.number_of_nodes() == 4
assert b.get_subgraph("NotExist") is None
print("[PASS] test_get_subgraph")
def test_plot_runs():
b = generate_workshop_network()
b.plot("test_groups.png")
assert os.path.exists("test_groups.png")
os.remove("test_groups.png")
print("[PASS] test_plot_runs")
if __name__ == "__main__":
for t in [test_empty, test_single_type, test_group_by_type,
test_subgraph_node_filter, test_subgraph_edge_local,
test_analyze_report, test_top_conflict_types,
test_get_subgraph, test_plot_runs]:
t()
print("\n全部测试通过 ✅")
</details>
4.3 运行结果（实测）
【分组概况】
节点总数：12
边总数：10
设备类型数：4
【各类子图摘要】
CNC: 节点 3, 边 2, 密度 0.67
Robot: 节点 4, 边 3, 密度 0.50
Conveyor: 节点 2, 边 1, 密度 1.00
Spindle: 节点 3, 边 2, 密度 0.67
【冲突最多 TOP3 类型】
1. Robot: 3 条冲突边
2. CNC: 2 条冲突边
3. Spindle: 2 条冲突边
子图字典内容（实测）：
子图[CNC] 边列表：[('CNC-01', 'CNC-02'), ('CNC-02', 'CNC-03')]
子图[Robot] 边列表：[('ROB-01', 'ROB-02'), ('ROB-02', 'ROB-03'), ('ROB-03', 'ROB-04')]
子图[Conveyor] 边列表：[('CV-01', 'CV-02')]
子图[Spindle] 边列表：[('SP-01', 'SP-02'), ('SP-02', 'SP-03')]
注意：跨类边
"(CNC-01, ROB-01)"、
"(ROB-02, CV-01)" 未出现在任何子图中——符合"只保留两端同属一类"的规则。
单元测试（9/9 通过）：
[PASS] test_empty
[PASS] test_single_type
[PASS] test_group_by_type
[PASS] test_subgraph_node_filter
[PASS] test_subgraph_edge_local
[INFO] 类型数=4, 分布={'CNC': 3, 'Robot': 4, 'Conveyor': 2, 'Spindle': 3}
[PASS] test_analyze_report
[INFO] TOP3=[('Robot', 3), ('CNC', 2), ('Spindle', 2)]
[PASS] test_top_conflict_types
[PASS] test_get_subgraph
[PASS] test_plot_runs
全部测试通过 ✅
五、README 使用说明
5.1 快速上手
pip install networkx matplotlib
python device_conflict_subgraph.py # 演示：分组 + 分析
python test_device_conflict_subgraph.py # 9 项单元测试
python visualize.py # 生成分组图 + 子图网格
5.2 核心 API
from device_conflict_subgraph import DeviceConflictSubgraphBuilder
b = DeviceConflictSubgraphBuilder()
b.add_device("CNC-01", "CNC", "加工中心1")
b.add_device("CNC-02", "CNC", "加工中心2")
b.add_conflict("CNC-01", "CNC-02", "共享电源柜")
groups = b.group_by_type() # {"CNC": ["CNC-01", "CNC-02"]}
subgraphs = b.build_subgraphs() # {"CNC": <nx.Graph>}
report = b.analyze()
b.print_report(report)
5.3 接入监控系统
builder = DeviceConflictSubgraphBuilder()
# ... 批量加载设备 + 冲突 ...
subgraphs = builder.build_subgraphs()
for dtype, sg in subgraphs.items():
# 逐类独立分析：聚类系数、直径、关键节点
if sg.number_of_edges() > THRESHOLD:
trigger_mitigation(dtype, sg)
5.4 扩展方向
方向 说明
多级属性 按 type + 区域双重分组
加权冲突 边权 = 冲突严重度
子图指标 对每类算聚类系数/直径
动态演化 设备上下线增量更新
六、可视化结果
全图按类型着色 + 各类子图网格：
七、核心知识点卡片
📌 卡片1：诱导子图 = 属性聚类的数学基础
诱导子图（Induced Subgraph）
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ G' = G[V']：取节点集 V'，边取"两端都在 V' 中"的全部边 │
│ 关键：跨类边（一端在内、一端在外）被自动排除 │
│ NetworkX：G.subgraph(node_set) │
│ 北邮教材：第 2 章「图的概念」 │
│ 口诀："选节点，边跟着节点走" │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
📌 卡片2：属性分组 = 等价类划分
节点属性分组
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 遍历所有节点，按 device_type 分桶 │
│ 结果：不相交的节点集合划分 │
│ 性质：每个节点恰好属于一个分组 │
│ 应用：逐类独立分析、模块化治理 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
📌 卡片3：OOP 速查
类/方法 职责
"SubgraphInfo" 单类子图摘要（节点/边/密度）
"GroupingReport" 分组报告
"DeviceConflictSubgraphBuilder" 构建器
"add_device()" /
"add_conflict()" 建图
"group_by_type()" ★ 属性分组
"build_subgraphs()" ★ 生成子图字典
"analyze()" 一站式分析
"get_subgraph()" /
"top_conflict_types()" 便捷查询
"plot()" 可视化
八、总结与工程师思考
8.1 工业落地难处
难点一：属性定义要稳定
"device_type" 来自设备台账——分类标准变了，分组结果就变。需要和资产管理系统对齐编码规范。
难点二：密度会被小样本"骗"
Conveyor 只有 2 个节点、1 条边，密度 1.0 看似"最严重"，实际规模太小不具可比性。密度要配合节点数一起看。
难点三：跨类冲突被忽略
本方法只保留类内边，跨类冲突（如 CNC-ROB）需要另一套分析（二分图/跨层图）。分而治之的同时要记得回头看整体。
8.2 工程师心得
心得一：分组是"分而治之"的第一步
一张大图指标太笼统。按业务属性拆成局部子图，才能逐类制定针对性策略——这是图分析落地的通用套路。
心得二：子图字典是绝佳的中间产物
"{类型: 子图}" 字典可以直接喂给后续任何图算法（聚类、中心性、连通度）——一个干净的数据结构，撬动整个分析链。
心得三：从全局到局部，分析在层层细化
前篇看全局 TOP5，本篇按属性拆局部子图——宏观定位 + 微观拆解，才是完整的诊断闭环。
8.3 适用与不适用
✅ 适用 ❌ 不适用
节点有清晰分类属性 属性缺失/模糊
需要逐类独立分析 跨类关系为主
中小规模 超大规模（需采样）
静态/准静态 高频动态变化
说明：本程序为教学与工程演示工具，展示了基于节点属性分组生成冲突子图字典。9/9 单元测试通过，分组、子图抽取、摘要统计、TOP-k 为实测功能。真实场景需结合业务属性与跨类冲突分析。
完整项目已就绪：
- ✅ 单文件核心（~200 行）+ 测试（~100 行）+ 可视化
- ✅ 标准 OOP（
"DeviceConflictSubgraphBuilder" +
"GroupingReport" +
"SubgraphInfo"）
- ✅ 核心：
"group_by_type()" +
"build_subgraphs()"（诱导子图）
- ✅ 9/9 单元测试通过（含空图/单类/分组/子图过滤/降序校验）
- ✅ README + 打包脚本 + 两张可视化图
- ✅ 参考北邮《图论及其应用》第 2 章
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