| 🎯要点 | 🎯要点 |
|---|---|
| 🎯启发式方法无标度和前馈拓扑的网络编码 | 🎯随机遗传模型使用布线规则 |
| 🎯随机遗传算法测试连接组模型 | 🎯确定性地生成分支树和分层网络，同质偏好规则的联系 |
| 🎯生成随机网络节点概率计算，以及网络中的相变 | 🎯随机遗传编码模型生成网络连接和测量 |
| 📜结构化图用例 | 📜结构化图用例 |
|---|---|
| 📜Python莫兰生死抑制放大进化图 | 📜Python成像质谱流式细胞术病理生理学 |
| 📜Python种群邻接矩阵彗星风筝进化图算法 | 📜Python和C++骨髓细胞进化解析数学模型 |
| 📜Python竞技比赛流体动力学艺术品和药物质量图学习 | 📜Python元胞自动机沙堆糖景堵塞模型图学习 |
| 📜Python社群纽带关系谱和图神经 |
🍪语言内容分比
🍇Python图度分布
在图论中，一个顶点的度是与其相连的边的数量。度分布是图中顶点度的概率分布。它是分析图的各种性质（例如其鲁棒性和连通性）的重要指标。度分布可用于各种现实场景，例如分析社交网络、了解互联网的结构以及研究生物网络。
考虑一下社交网络的情况，其中用户表示为顶点，他们的连接（友谊）表示为边。度分布可以帮助我们理解网络的结构，例如作为枢纽的高度连接的个人的存在，或孤立社区的存在。
在这种背景下，我们可以创建一个与度分布相关的技术问题：找到社交网络中最有影响力的用户。
给定一个表示社交网络的图 G(V, E)，其中 V 是顶点（用户）的集合，E 是边（友谊）的集合，找出前 k 个最有影响力的用户，其中 k 是正整数。用户的影响力定义为图中表示用户的顶点的度。问题陈述与我们在社交网络分析中的现实场景直接相关。通过找到最有影响力的用户，我们可以确定拥有最多连接的用户，因此，他们更有可能在网络中传播信息或影响其他人。
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤操作：
- 计算图中每个顶点的度数。
- 根据顶点的度数按降序对顶点进行排序。
- 选择度数最高的前 k 个顶点。
示例一：
首先，我们需要计算图中每个顶点的度数。我们可以使用邻接列表来表示图，然后通过计算每个顶点的邻居数量来计算度。
def calculate_degrees(graph):
degrees = {}
for vertex in graph:
degrees[vertex] = len(graph[vertex])
return degrees
接下来，我们需要根据顶点的度数按降序对顶点进行排序。
def sort_vertices_by_degree(degrees):
return sorted(degrees.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
最后，我们可以选择度数最高的前 k 个顶点。
def find_top_k_influential_users(sorted_degrees, k):
return [vertex for vertex, degree in sorted_degrees[:k]]
最终：
def calculate_degrees(graph):
degrees = {}
for vertex in graph:
degrees[vertex] = len(graph[vertex])
return degrees
def sort_vertices_by_degree(degrees):
return sorted(degrees.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
def find_top_k_influential_users(sorted_degrees, k):
return [vertex for vertex, degree in sorted_degrees[:k]]
graph = {
'A': ['B', 'C', 'D'],
'B': ['A', 'D'],
'C': ['A', 'D', 'E'],
'D': ['A', 'B', 'C', 'E'],
'E': ['C', 'D']
}
degrees = calculate_degrees(graph)
sorted_degrees = sort_vertices_by_degree(degrees)
top_users = find_top_k_influential_users(sorted_degrees, 2)
print(top_users)
在代码解决方案中，我们首先使用 calculate_degrees 函数计算图中每个顶点的度数。然后使用 sort_vertices_by_degree 函数根据顶点的度数对顶点进行排序。最后，我们使用 find_top_k_influential_users 函数找出最具影响力的前 k 个用户。
该解直观且易于理解，因为我们只需计算每个用户的连接数，根据计数对它们进行排序，然后选择前 k 个用户。
示例二：
我们还可以使用 NetworkX 库轻松绘制和可视化度分布。这是一个基于 Python 的库，用于进行图形分析。比如，使用它来可视化某处道路网络的度分布。
import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import collections as collec
G_road = nx.read_edgelist("/data/roadNet-CA", nodetype=int, comments='#', create_using=nx.DiGraph)
out_degrees = G_road.out_degree()
out_values = sorted([d for n, d in out_degrees])
out_set = set(out_values)
out_hist = []
for x in out_set:
cnt = out_values.count(x)
for i in range(cnt):
out_hist.append(cnt)
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.grid(True)
plt.loglog(out_values, out_hist, 'bv-')
plt.xlabel('Out Degree')
plt.ylabel('Number of nodes')
plt.title('Out-degree distribution (Log-Log) of RoadNet graph')
plt.show()
