一、邻接矩阵的定义 这里要总结的邻接矩阵时关于图的邻接矩阵;图的邻接矩阵(Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图;一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(称为邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息; 图分为有向图和无向图,其对应的邻接矩阵也不相同,无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵,就是一个对称的...
基于二维数组的表示方式——邻接矩阵(Adjacency Matrix) 基于链表的表示方式——邻接表(Adjacency List) 1.邻接矩阵 邻接矩阵用于显示哪些节点彼此相邻。 矩阵的行和列都是图的顶点列表,矩阵中不为0的地方表示顶点之间互相连接,即矩阵中不为0的地方表示边。 a.无向图的邻接矩阵 如果顶点a和顶点b之间存在边:AdjMatr...
邻接矩阵(Adjacency Matrix):是表示顶点之间相邻关系的矩阵。设G=(V,E)是一个图,其中V={v1,v2,…,vn}。G的邻接矩阵是一个具有下列性质的n阶方阵: ①对无向图而言,邻接矩阵一定是对称的,而且对角线一定为零(在此仅讨论无向简单图),有向图则不一定如此。 ②在无向图中,任一顶点i的度为第i列所有元素...
adjacency_matrix = lil_matrix((max_node, max_node), dtype=np.int8) for edge in edges: if directed: adjacency_matrix[edge[0], edge[1]] = 1 else: adjacency_matrix[edge[0], edge[1]] = 1 adjacency_matrix[edge[1], edge[0]] = 1 return adjacency_matrix # 测试 edges = [(0 , 1...
图可以用邻接矩阵(Adjacency Matrix)或邻接表(Adjacency List)来表示:邻接矩阵:使用二维数组表示图,如果节点i和节点j之间有边,则matrix[i][j] = 1,否则为0。邻接表:使用列表或字典表示图,每个节点都有一个列表或字典,存储与之相连的节点。下面是一个使用邻接表表示无向图的完整例子:def dfs(graph, start, ...
print('Plotting Sorted Adjacency Matrix:') plt.imshow(sorted_adj_matrix,cmap='inferno_r') plt.title(plot_title) plt.show() plt.savefig('../plots/spectral_adj_matrix.png') print('Visualizing Communities') nodes = [] sorted_adj_matrix = createSortedAdjMat(graph_partition_fb,nodes_connectivit...
邻接矩阵Adjacency Matrix 矩阵的每行和每列都代表图中的顶点 如果两个顶点之间有边相连, 设定行列值 无权边则将矩阵分量标注为1,或者0 带权边则将权重保存为矩阵分量值 优点是简单,可以很容易得到顶点是如何相连 但如果图中的边数很少则效率低下 成为“稀疏sparse”矩阵,而大多数问题所对应的图都是稀疏的 ...
邻接矩阵 邻接矩阵是一个二维数组,其中 matrix[i][j] 表示顶点 i 和 j 之间是否有边。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classGraphAdjacencyMatrix:def__init__(self,num_vertices):self.num_vertices=num_vertices self.matrix=[[0]*num_verticesfor_inrange(num_vertices)]defadd_edge(...
print('Plotting Sorted Adjacency Matrix:') plt.imshow(sorted_adj_matrix,cmap='inferno_r') plt.title(plot_title) plt.show() plt.savefig('../plots/spectral_adj_matrix.png') print('Visualizing Communities') nodes = [] sorted_adj_matrix = createSortedAdjMat(graph_partition_fb,nodes_connectivit...
我正在尝试在 numpy 中生成对称矩阵。具体来说,这些矩阵要有随机放置的条目,并且在每个条目中的内容可以是随机的。沿着主对角线,我们不关心那里有什么条目,所以我也将它们随机化了。 我采用的方法是首先生成一个 nxn 全零矩阵,然后简单地遍历矩阵的索引。我怎样才能使用 numpy 更有效地做到这一点?