Поиск всех циклов в неориентированных графах
Мне нужен рабочий алгоритм для нахождения всех простых циклов в неориентированном графе. Я знаю, что стоимость может быть экспоненциальной, и проблема NP-полная, но я собираюсь использовать ее на небольшом графике (до 20-30 вершин), а циклы малочисленны.
После долгого исследования (в основном здесь) у меня все еще нет рабочего подхода. Вот краткое изложение моего поиска:
Поиск всех циклов в неориентированном графе
Циклы в ненаправленном графике → обнаруживает только, есть ли цикл или нет
Поиск полигонов внутри неориентированного Графа → очень хорошее описание, но без решения
Поиск всех циклов в ориентированном графе → находит циклы только в ориентированных графах
Обнаружение циклов в неориентированном графе с использованием библиотеки ускорителей
Единственный ответ, который я нашел, который подходит моей проблеме, следующий:
Найти все циклы в графике, redux
Кажется, что поиск базового набора циклов и XOR-ing может сделать трюк. Найти базовый набор циклов легко, но я не понимаю, как их объединить, чтобы получить все циклы в графе...
Ответы
Ответ 1
Для неориентированного графа стандартный подход состоит в том, чтобы искать так называемую базу циклов: набор простых циклов, из которых можно генерировать с помощью комбинаций все другие циклы. Это не обязательно все простые циклы в графе. Рассмотрим, например, следующий график:
A
/ \
B ----- C
\ /
D
Здесь есть три простых цикла: A-B-C-A, B-C-D-B и A-B-D-C-A. Тем не менее, вы можете взять каждое из двух в качестве основы и получить третье как комбинацию из 2. Это существенное отличие от ориентированных графов, где нельзя так свободно комбинировать циклы из-за необходимости наблюдать направление кромки.
Стандартный алгоритм базовой линии для нахождения базы цикла для неориентированного графа таков: Создайте остовное дерево, а затем для каждого ребра, которое не является частью дерева, построите цикл из этого ребра и некоторых ребер в дереве. Такой цикл должен существовать, потому что в противном случае край был бы частью дерева.
Например, одно из возможных связующих деревьев для приведенного выше примера диаграммы:
A
/ \
B C
\
D
2 ребра, которых нет в дереве, это B-C и C-D. И соответствующие простые циклы - это A-B-C-A и A-B-D-C-A.
Вы также можете создать следующее связующее дерево:
A
/
B ----- C
\
D
И для этого остовного дерева простыми циклами будут A-B-C-A и B-C-D-B.
Базовый алгоритм может быть усовершенствован различными способами. Насколько мне известно, лучшее уточнение принадлежит Патону (К. Патон, Алгоритм нахождения фундаментального набора циклов для неориентированного линейного графа, Comm. ACM 12 (1969), с. 514-518.). Реализация с открытым исходным кодом на Java доступна здесь: http://code.google.com/p/niographs/.
Я должен был упомянуть, как вы комбинируете простые циклы из базы циклов, чтобы сформировать новые простые циклы. Вы начинаете с перечисления в любом (но исправленном ниже) порядке всех ребер графа. Затем вы представляете циклы последовательностями нулей и единиц, помещая единицы в позиции ребер, которые принадлежат циклу, и нули в позиции ребер, которые не являются частью цикла. Затем вы делаете битовое исключающее ИЛИ (XOR) последовательностей. Причина, по которой вы делаете XOR, заключается в том, что вы хотите исключить ребра, которые принадлежат обоим циклам, и, таким образом, сделать комбинированный цикл непростым. Вам также необходимо проверить, что 2 цикла имеют НЕКОТОРЫЕ общие ребра, проверив, что побитовое И последовательностей не является всеми нулями. В противном случае результатом XOR будет 2 непересекающихся цикла, а не новый простой цикл.
Вот пример для приведенного выше примера графика:
Начнем с перечисления ребер: ((AB), (AC), (BC), (BD), (CD)). Тогда простые циклы A-B-C-A, B-D-C-B и A-B-D-C-A представляются в виде (1, 1, 1, 0, 0), (0, 0, 1, 1, 1) и (1, 1, 0, 1, 1). Теперь мы можем, например, XOR A-B-C-A с B-D-C-B, и результат будет (1, 1, 0, 1, 1), который является точно A-B-D-C-A. Или мы можем XOR A-B-C-A и A-B-D-C-A с результатом (0, 0, 1, 1, 1). Что именно B-D-C-B.
С учетом базы циклов вы можете обнаружить все простые циклы, изучив все возможные комбинации из 2 или более различных базовых циклов. Более подробно процедура описана здесь: http://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/68106/FTL_R_1982_07.pdf на стр. 14.
Для полноты картины я бы заметил, что кажется возможным (и неэффективным) использовать алгоритмы для нахождения всех простых циклов ориентированного графа. Каждое ребро неориентированного графа можно заменить двумя направленными ребрами, идущими в противоположных направлениях. Тогда алгоритмы для ориентированных графов должны работать. Будет 1 "ложный" цикл из 2 узлов для каждого ребра неориентированного графа, который необходимо игнорировать, и будет версия по часовой стрелке и против часовой стрелки каждого простого цикла неориентированного графа. Реализация с открытым исходным кодом в Java алгоритмов для нахождения всех циклов в ориентированном графе может быть найдена по ссылке, которую я уже цитировал.
Ответ 2
Ниже приведена демонстрационная реализация на С# (и Java, см. конец ответа) на основе первого поиска глубины.
Внешний цикл проверяет все узлы графика и запускает поиск из каждого node. Node соседние (по списку ребер) добавляются к циклу цикла. Рекурсия завершается, если не может быть добавлено больше не посещаемых соседей. Новый цикл найден, если путь длиннее двух узлов, а следующий сосед - это начало пути. Чтобы избежать повторяющихся циклов, циклы нормализуются поворотом наименьшего Node до начала. Учитываются также циклы в обратном порядке.
Это просто наивная реализация.
Классическая статья: Дональд Б. Джонсон. Поиск всех элементарных схем ориентированного графа. SIAM J. Comput., 4 (1): 77-84, 1975.
Недавний обзор современных алгоритмов можно найти здесь
using System;
using System.Collections.Generic;
namespace akCyclesInUndirectedGraphs
{
class Program
{
// Graph modelled as list of edges
static int[,] graph =
{
{1, 2}, {1, 3}, {1, 4}, {2, 3},
{3, 4}, {2, 6}, {4, 6}, {7, 8},
{8, 9}, {9, 7}
};
static List<int[]> cycles = new List<int[]>();
static void Main(string[] args)
{
for (int i = 0; i < graph.GetLength(0); i++)
for (int j = 0; j < graph.GetLength(1); j++)
{
findNewCycles(new int[] {graph[i, j]});
}
foreach (int[] cy in cycles)
{
string s = "" + cy[0];
for (int i = 1; i < cy.Length; i++)
s += "," + cy[i];
Console.WriteLine(s);
}
}
static void findNewCycles(int[] path)
{
int n = path[0];
int x;
int[] sub = new int[path.Length + 1];
for (int i = 0; i < graph.GetLength(0); i++)
for (int y = 0; y <= 1; y++)
if (graph[i, y] == n)
// edge referes to our current node
{
x = graph[i, (y + 1) % 2];
if (!visited(x, path))
// neighbor node not on path yet
{
sub[0] = x;
Array.Copy(path, 0, sub, 1, path.Length);
// explore extended path
findNewCycles(sub);
}
else if ((path.Length > 2) && (x == path[path.Length - 1]))
// cycle found
{
int[] p = normalize(path);
int[] inv = invert(p);
if (isNew(p) && isNew(inv))
cycles.Add(p);
}
}
}
static bool equals(int[] a, int[] b)
{
bool ret = (a[0] == b[0]) && (a.Length == b.Length);
for (int i = 1; ret && (i < a.Length); i++)
if (a[i] != b[i])
{
ret = false;
}
return ret;
}
static int[] invert(int[] path)
{
int[] p = new int[path.Length];
for (int i = 0; i < path.Length; i++)
p[i] = path[path.Length - 1 - i];
return normalize(p);
}
// rotate cycle path such that it begins with the smallest node
static int[] normalize(int[] path)
{
int[] p = new int[path.Length];
int x = smallest(path);
int n;
Array.Copy(path, 0, p, 0, path.Length);
while (p[0] != x)
{
n = p[0];
Array.Copy(p, 1, p, 0, p.Length - 1);
p[p.Length - 1] = n;
}
return p;
}
static bool isNew(int[] path)
{
bool ret = true;
foreach(int[] p in cycles)
if (equals(p, path))
{
ret = false;
break;
}
return ret;
}
static int smallest(int[] path)
{
int min = path[0];
foreach (int p in path)
if (p < min)
min = p;
return min;
}
static bool visited(int n, int[] path)
{
bool ret = false;
foreach (int p in path)
if (p == n)
{
ret = true;
break;
}
return ret;
}
}
}
Циклы для демонстрационного графика:
1,3,2
1,4,3,2
1,4,6,2
1,3,4,6,2
1,4,6,2,3
1,4,3
2,6,4,3
7,9,8
Алгоритм, закодированный в Java:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class GraphCycleFinder {
// Graph modeled as list of edges
static int[][] graph =
{
{1, 2}, {1, 3}, {1, 4}, {2, 3},
{3, 4}, {2, 6}, {4, 6}, {7, 8},
{8, 9}, {9, 7}
};
static List<int[]> cycles = new ArrayList<int[]>();
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < graph.length; i++)
for (int j = 0; j < graph[i].length; j++)
{
findNewCycles(new int[] {graph[i][j]});
}
for (int[] cy : cycles)
{
String s = "" + cy[0];
for (int i = 1; i < cy.length; i++)
{
s += "," + cy[i];
}
o(s);
}
}
static void findNewCycles(int[] path)
{
int n = path[0];
int x;
int[] sub = new int[path.length + 1];
for (int i = 0; i < graph.length; i++)
for (int y = 0; y <= 1; y++)
if (graph[i][y] == n)
// edge refers to our current node
{
x = graph[i][(y + 1) % 2];
if (!visited(x, path))
// neighbor node not on path yet
{
sub[0] = x;
System.arraycopy(path, 0, sub, 1, path.length);
// explore extended path
findNewCycles(sub);
}
else if ((path.length > 2) && (x == path[path.length - 1]))
// cycle found
{
int[] p = normalize(path);
int[] inv = invert(p);
if (isNew(p) && isNew(inv))
{
cycles.add(p);
}
}
}
}
// check of both arrays have same lengths and contents
static Boolean equals(int[] a, int[] b)
{
Boolean ret = (a[0] == b[0]) && (a.length == b.length);
for (int i = 1; ret && (i < a.length); i++)
{
if (a[i] != b[i])
{
ret = false;
}
}
return ret;
}
// create a path array with reversed order
static int[] invert(int[] path)
{
int[] p = new int[path.length];
for (int i = 0; i < path.length; i++)
{
p[i] = path[path.length - 1 - i];
}
return normalize(p);
}
// rotate cycle path such that it begins with the smallest node
static int[] normalize(int[] path)
{
int[] p = new int[path.length];
int x = smallest(path);
int n;
System.arraycopy(path, 0, p, 0, path.length);
while (p[0] != x)
{
n = p[0];
System.arraycopy(p, 1, p, 0, p.length - 1);
p[p.length - 1] = n;
}
return p;
}
// compare path against known cycles
// return true, iff path is not a known cycle
static Boolean isNew(int[] path)
{
Boolean ret = true;
for(int[] p : cycles)
{
if (equals(p, path))
{
ret = false;
break;
}
}
return ret;
}
static void o(String s)
{
System.out.println(s);
}
// return the int of the array which is the smallest
static int smallest(int[] path)
{
int min = path[0];
for (int p : path)
{
if (p < min)
{
min = p;
}
}
return min;
}
// check if vertex n is contained in path
static Boolean visited(int n, int[] path)
{
Boolean ret = false;
for (int p : path)
{
if (p == n)
{
ret = true;
break;
}
}
return ret;
}
}
Ответ 3
Аксель, я перевел твой код на python. Около 1/4 строки кода и понятнее.
graph = [[1, 2], [1, 3], [1, 4], [2, 3], [3, 4], [2, 6], [4, 6], [8, 7], [8, 9], [9, 7]]
cycles = []
def main():
global graph
global cycles
for edge in graph:
for node in edge:
findNewCycles([node])
for cy in cycles:
path = [str(node) for node in cy]
s = ",".join(path)
print(s)
def findNewCycles(path):
start_node = path[0]
next_node= None
sub = []
#visit each edge and each node of each edge
for edge in graph:
node1, node2 = edge
if start_node in edge:
if node1 == start_node:
next_node = node2
else:
next_node = node1
if not visited(next_node, path):
# neighbor node not on path yet
sub = [next_node]
sub.extend(path)
# explore extended path
findNewCycles(sub);
elif len(path) > 2 and next_node == path[-1]:
# cycle found
p = rotate_to_smallest(path);
inv = invert(p)
if isNew(p) and isNew(inv):
cycles.append(p)
def invert(path):
return rotate_to_smallest(path[::-1])
# rotate cycle path such that it begins with the smallest node
def rotate_to_smallest(path):
n = path.index(min(path))
return path[n:]+path[:n]
def isNew(path):
return not path in cycles
def visited(node, path):
return node in path
main()
Ответ 4
Здесь просто очень хромая версия MATLAB этого алгоритма, адаптированная из приведенного выше кода на Python, для всех, кому это может понадобиться.
function cycleList = searchCycles(edgeMap)
tic
global graph cycles numCycles;
graph = edgeMap;
numCycles = 0;
cycles = {};
for i = 1:size(graph,1)
for j = 1:2
findNewCycles(graph(i,j))
end
end
% print out all found cycles
for i = 1:size(cycles,2)
cycles{i}
end
% return the result
cycleList = cycles;
toc
function findNewCycles(path)
global graph cycles numCycles;
startNode = path(1);
nextNode = nan;
sub = [];
% visit each edge and each node of each edge
for i = 1:size(graph,1)
node1 = graph(i,1);
node2 = graph(i,2);
if node1 == startNode
nextNode = node2;
elseif node2 == startNode
nextNode = node1;
end
if ~(visited(nextNode, path))
% neighbor node not on path yet
sub = nextNode;
sub = [sub path];
% explore extended path
findNewCycles(sub);
elseif size(path,2) > 2 && nextNode == path(end)
% cycle found
p = rotate_to_smallest(path);
inv = invert(p);
if isNew(p) && isNew(inv)
numCycles = numCycles + 1;
cycles{numCycles} = p;
end
end
end
function inv = invert(path)
inv = rotate_to_smallest(path(end:-1:1));
% rotate cycle path such that it begins with the smallest node
function new_path = rotate_to_smallest(path)
[~,n] = min(path);
new_path = [path(n:end), path(1:n-1)];
function result = isNew(path)
global cycles
result = 1;
for i = 1:size(cycles,2)
if size(path,2) == size(cycles{i},2) && all(path == cycles{i})
result = 0;
break;
end
end
function result = visited(node,path)
result = 0;
if isnan(node) && any(isnan(path))
result = 1;
return
end
for i = 1:size(path,2)
if node == path(i)
result = 1;
break
end
end
Ответ 5
Ниже приведена версия кода Python на С++:
std::vector< std::vector<vertex_t> > Graph::findAllCycles()
{
std::vector< std::vector<vertex_t> > cycles;
std::function<void(std::vector<vertex_t>)> findNewCycles = [&]( std::vector<vertex_t> sub_path )
{
auto visisted = []( vertex_t v, const std::vector<vertex_t> & path ){
return std::find(path.begin(),path.end(),v) != path.end();
};
auto rotate_to_smallest = []( std::vector<vertex_t> path ){
std::rotate(path.begin(), std::min_element(path.begin(), path.end()), path.end());
return path;
};
auto invert = [&]( std::vector<vertex_t> path ){
std::reverse(path.begin(),path.end());
return rotate_to_smallest(path);
};
auto isNew = [&cycles]( const std::vector<vertex_t> & path ){
return std::find(cycles.begin(), cycles.end(), path) == cycles.end();
};
vertex_t start_node = sub_path[0];
vertex_t next_node;
// visit each edge and each node of each edge
for(auto edge : edges)
{
if( edge.has(start_node) )
{
vertex_t node1 = edge.v1, node2 = edge.v2;
if(node1 == start_node)
next_node = node2;
else
next_node = node1;
if( !visisted(next_node, sub_path) )
{
// neighbor node not on path yet
std::vector<vertex_t> sub;
sub.push_back(next_node);
sub.insert(sub.end(), sub_path.begin(), sub_path.end());
findNewCycles( sub );
}
else if( sub_path.size() > 2 && next_node == sub_path.back() )
{
// cycle found
auto p = rotate_to_smallest(sub_path);
auto inv = invert(p);
if( isNew(p) && isNew(inv) )
cycles.push_back( p );
}
}
}
};
for(auto edge : edges)
{
findNewCycles( std::vector<vertex_t>(1,edge.v1) );
findNewCycles( std::vector<vertex_t>(1,edge.v2) );
}
}
Ответ 6
Вдохновленный @LetterRip и @Axel Kemper
Вот более короткая версия Java:
public static int[][] graph =
{
{1, 2}, {2, 3}, {3, 4}, {2, 4},
{3, 5}
};
public static Set<List<Integer>> cycles = new HashSet<>();
static void findNewCycles(ArrayList<Integer> path) {
int start = path.get(0);
int next = -1;
for (int[] edge : graph) {
if (start == edge[0] || start == edge[1]) {
next = (start == edge[0]) ? edge[1] : edge[0];
if (!path.contains(next)) {
ArrayList<Integer> newPath = new ArrayList<>();
newPath.add(next);
newPath.addAll((path));
findNewCycles(newPath);
} else if (path.size() > 2 && next == path.get(path.size() - 1)) {
List<Integer> normalized = new ArrayList<>(path);
Collections.sort(normalized);
cycles.add(normalized);
}
}
}
}
public static void detectCycle() {
for (int i = 0; i < graph.length; i++)
for (int j = 0; j < graph[i].length; j++) {
ArrayList<Integer> path = new ArrayList<>();
path.add(graph[i][j]);
findNewCycles(path);
}
for (List<Integer> c : cycles) {
System.out.println(c);
}
}
Ответ 7
Ниже приведена версия vb.net кода python выше:
Module Module1
' Graph modelled as list of edges
Public graph As Integer(,) = {{{1, 2}, {1, 3}, {1, 4}, {2, 3},
{3, 4}, {2, 6}, {4, 6}, {7, 8},
{8, 9}, {9, 7}}
Public cycles As New List(Of Integer())()
Sub Main()
For i As Integer = 0 To graph.GetLength(0) - 1
For j As Integer = 0 To graph.GetLength(1) - 1
findNewCycles(New Integer() {graph(i, j)})
Next
Next
For Each cy As Integer() In cycles
Dim s As String
s = cy(0)
For i As Integer = 1 To cy.Length - 1
s = s & "," & cy(i)
Next
Console.WriteLine(s)
Debug.Print(s)
Next
End Sub
Private Sub findNewCycles(path As Integer())
Dim n As Integer = path(0)
Dim x As Integer
Dim [sub] As Integer() = New Integer(path.Length) {}
For i As Integer = 0 To graph.GetLength(0) - 1
For y As Integer = 0 To 1
If graph(i, y) = n Then
' edge referes to our current node
x = graph(i, (y + 1) Mod 2)
If Not visited(x, path) Then
' neighbor node not on path yet
[sub](0) = x
Array.Copy(path, 0, [sub], 1, path.Length)
' explore extended path
findNewCycles([sub])
ElseIf (path.Length > 2) AndAlso (x = path(path.Length - 1)) Then
' cycle found
Dim p As Integer() = normalize(path)
Dim inv As Integer() = invert(p)
If isNew(p) AndAlso isNew(inv) Then
cycles.Add(p)
End If
End If
End If
Next
Next
End Sub
Private Function equals(a As Integer(), b As Integer()) As Boolean
Dim ret As Boolean = (a(0) = b(0)) AndAlso (a.Length = b.Length)
Dim i As Integer = 1
While ret AndAlso (i < a.Length)
If a(i) <> b(i) Then
ret = False
End If
i += 1
End While
Return ret
End Function
Private Function invert(path As Integer()) As Integer()
Dim p As Integer() = New Integer(path.Length - 1) {}
For i As Integer = 0 To path.Length - 1
p(i) = path(path.Length - 1 - i)
Next
Return normalize(p)
End Function
' rotate cycle path such that it begins with the smallest node
Private Function normalize(path As Integer()) As Integer()
Dim p As Integer() = New Integer(path.Length - 1) {}
Dim x As Integer = smallest(path)
Dim n As Integer
Array.Copy(path, 0, p, 0, path.Length)
While p(0) <> x
n = p(0)
Array.Copy(p, 1, p, 0, p.Length - 1)
p(p.Length - 1) = n
End While
Return p
End Function
Private Function isNew(path As Integer()) As Boolean
Dim ret As Boolean = True
For Each p As Integer() In cycles
If equals(p, path) Then
ret = False
Exit For
End If
Next
Return ret
End Function
Private Function smallest(path As Integer()) As Integer
Dim min As Integer = path(0)
For Each p As Integer In path
If p < min Then
min = p
End If
Next
Return min
End Function
Private Function visited(n As Integer, path As Integer()) As Boolean
Dim ret As Boolean = False
For Each p As Integer In path
If p = n Then
ret = True
Exit For
End If
Next
Return ret
End Function
Конечный модуль
Ответ 8
Кажется, что вышеописанный алгоритм имеет некоторые проблемы. Версия С# не может найти несколько циклов. Мой график:
{2,8},{4,8},{5,8},{1,9},{3,9},{4,9},{5,9},{6,9},{1,10},
{4,10},{5,10},{6,10},{7,10},{1,11},{4,11},{6,11},{7,11},
{1,12},{2,12},{3,12},{5,12},{6,12},{2,13},{3,13},{4,13},
{6,13},{7,13},{2,14},{5,14},{7,14}
Например, цикл: 1-9-3-12-5-10
не найден.
Я также попробовал версию на С++, он возвращает очень большое (десятки миллионов) количество циклов, что, по-видимому, неверно. Вероятно, он не соответствует циклам.
Извините, у меня немного хруст, и я еще не исследовал его. Я написал свою собственную версию на основе поста Николая Огнянова (большое спасибо за ваш пост). Для графика выше моя версия возвращает 8833 цикла, и я пытаюсь проверить, что это правильно. Версия С# возвращает 8397 циклов.
Ответ 9
Вот версия узла кода Python для узла.
const graph = [[1, 2], [1, 3], [1, 4], [2, 3], [3, 4], [2, 6], [4, 6], [8, 7], [8, 9], [9, 7]]
let cycles = []
function main() {
for (const edge of graph) {
for (const node of edge) {
findNewCycles([node])
}
}
for (cy of cycles) {
console.log(cy.join(','))
}
}
function findNewCycles(path) {
const start_node = path[0]
let next_node = null
let sub = []
// visit each edge and each node of each edge
for (const edge of graph) {
const [node1, node2] = edge
if (edge.includes(start_node)) {
next_node = node1 === start_node ? node2 : node1
}
if (notVisited(next_node, path)) {
// eighbor node not on path yet
sub = [next_node].concat(path)
// explore extended path
findNewCycles(sub)
} else if (path.length > 2 && next_node === path[path.length - 1]) {
// cycle found
const p = rotateToSmallest(path)
const inv = invert(p)
if (isNew(p) && isNew(inv)) {
cycles.push(p)
}
}
}
}
function invert(path) {
return rotateToSmallest([...path].reverse())
}
// rotate cycle path such that it begins with the smallest node
function rotateToSmallest(path) {
const n = path.indexOf(Math.min(...path))
return path.slice(n).concat(path.slice(0, n))
}
function isNew(path) {
const p = JSON.stringify(path)
for (const cycle of cycles) {
if (p === JSON.stringify(cycle)) {
return false
}
}
return true
}
function notVisited(node, path) {
const n = JSON.stringify(node)
for (const p of path) {
if (n === JSON.stringify(p)) {
return false
}
}
return true
}
main()
Ответ 10
Версия Matlab пропустила что-то, функция findNewCycles (path) должна быть:
функция findNewCycles (путь)
global graph cycles numCycles;
startNode = path(1);
nextNode = nan;
sub = [];
% visit each edge and each node of each edge
for i = 1:size(graph,1)
node1 = graph(i,1);
node2 = graph(i,2);
if (node1 == startNode) || (node2==startNode) %% this if is required
if node1 == startNode
nextNode = node2;
elseif node2 == startNode
nextNode = node1;
end
if ~(visited(nextNode, path))
% neighbor node not on path yet
sub = nextNode;
sub = [sub path];
% explore extended path
findNewCycles(sub);
elseif size(path,2) > 2 && nextNode == path(end)
% cycle found
p = rotate_to_smallest(path);
inv = invert(p);
if isNew(p) && isNew(inv)
numCycles = numCycles + 1;
cycles{numCycles} = p;
end
end
end
end