strongly_connected_components()方法,返回所有强连通子图的列表。 # 强连通G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) nx.add_path(G, [3,8,1])# 找出所有的强连通子图con = nx.strongly_connected_components(G)print(type(con),list(con))# <class 'generator'> [{8, 1, 2, 3}, {0}...
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC)) # 较大连接子图 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} ** 强连接** 假如有向图 G 中的随意二点间互相连接,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方式 ,回到全部强连接子图的目录。 code # 强连接 G = nx.path_graph...
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC)) # 最大连通子图 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ** 强连通** 如果有向图 G 中的任意两点间相互连通,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方法,返回所有强连通子图的列表。
print(nx.number_strongly_connected_components(G))#强连通分量数目(有向图才有) print(list(nx.strongly_connected_components(G)))#强连通分量(有向图才有) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
<generator object strongly_connected_components at 0x0000000008AA1D80> <type'generator'>[set([8, 1, 2, 3]), set([0])] 回到顶部 子图 #-*- coding:utf8-*-importnetworkx as nximportmatplotlib.pyplot as plt G=nx.DiGraph() G.add_path([5, 6, 7, 8]) ...
print('Largest connected components:{}'.format(maxCC))# 最大连通子图 # Largest connected components:{0, 1, 2, 3} 强连通 如果有向图 G 中的任意两点间相互连通,则称 G 是强连通图。 strongly_connected_components()方法,返回所有强连通子图的列表。
34. 在有向图中,计算强连通分量可以使用strongly_connected_components()方法,返回包含所有强连通分量(节点集合)的可迭代对象。 用法详解:对于有向图`DG`,执行`strong_components = nx.strongly_connected_components(DG)`,通过循环遍历可获取每个强连通分量的节点集合。 35. 判断有向图是否强连通可以使用is_strongly...
14、,3, 7, 8)6例2 :强连通# -*- coding:utf8-*-import networkx as nx import matplotlib.pyplot as pit# G = nx.path_graph(4, create_using=nx.Graph()# 0 123G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph() G.add_path(3, 8, 1)# for c in nx.strongly_connected_components(G)...
<generator object strongly_connected_components at 0x0000000008AA1D80> 〈type ’generator’〉 [set([8, 1, 2, 3]), set([0])] 回到顶部 子图 #-*— coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib。pyplot as plt G = nx.DiGraph() G。add_path([5, 6, 7, 8]) sub_graph =...
connected_double_edge_swap Threshold Graphs find_threshold_graph is_threshold_graph Tournament hamiltonian_path is_reachable is_strongly_connected is_tournament random_tournament score_sequence Depth First Search Breadth First Search Beam search Depth First Search on Edges ...