在云计算领域中,图(graph)是一种用于表示和分析各种关系和连接的数据结构。在网络分析和图论中,强连接组件(Strongly Connected Components,SCC)是指一个有向图中的节点集合,其中任意两个节点之间都存在双向路径。networkx库是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库,它提供了丰富的图算法和数据结构。 强连接组件...
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...
(Weakly Connected Components),也称为并查集(Union Find)算法,能找到有向图中的互连节点的集合,在同一个集合中,每个节点都可从任意其它节点到达...我们可以使用下面的方法测试相连的有向图: nx.is_weakly_connected(G) nx.is_strongly_connected(G) 或使用下面的方法测试无向图: nx.is_connected......
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)) ...
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。
print(nx.number_connected_components(G))#连通分量数目(无向图才有) 1. 2. 3. 4. 5. ②有向图 import networkx as nx G = nx.DiGraph() nx.add_path(G, [0, 1, 2, 3,6,5,8,1,3]) nx.draw(G) print(nx.number_strongly_connected_components(G))#强连通分量数目(有向图才有) ...
<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]) ...
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)...
#-*- coding:utf8-*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #G = nx.path_graph(4, create_using=nx.Graph()) #0 1 2 3 G = nx.path_graph(4, create_using=nx.DiGraph()) G.add_path([3, 8, 1]) #for c in nx.strongly_connected_components(G): # print c # #...