本篇部落格是進一步介紹chu-liu/edmonds演算法是如何實施的。
該實驗用的資料結構是python的巢狀字典，形如：
graph = , 『w0』: , 『w1』: , 『w2』: }
其中外層字典的key值是依存對中的依賴項，內層字典的key值是依存對中的核心詞，內層字典的value值是依存對的權重，也就是依存對成立的可能性的大小。chu-liu/edmonds演算法要做的就是為除了根節點以為的其他詞找到核心詞。該篇部落格只談沒迴圈的依存樹，之後再講有迴圈的如何解析。
1、如果有進入根的弧，則將其全部丟棄；
這個步驟比較好處理，只有將字典中：』root』: 這個部分刪掉，就不存在進入根節點的弧了。
如下圖，將紅色弧去掉：
2、對於除根以外的每個節點，選擇權重最大的輸入弧，讓所選的n-1個弧成為集合s
這一步寫了乙個迴圈，逐個比較內層字典的value值，選出最大的並且記錄當前的key值，賦值給乙個新圖。
**如下：
new_graph = {}
for d0 in graph:
tem = 0
for d1 in graph[d0]:
if graph[d0][d1] > tem:
tem = graph[d0][d1]
temp = d1
new_graph[d0] = {}
new_graph[d0][temp] = tem
處理前：
處理後：
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