2022-07-31：给出一个有n个点，m条有向边的图， 你可以施展魔法，把有向边，变成无向边， 比如A到B的有向边，权重为7。施展魔法之后，A和B通过该边到达彼此的代价都是7。...求，允许施展一次魔法的情况下，1到n的最短路，如果不能到达，输出-1。 n为点数, 每条边用(a,b,v)表示，含义是a到b的这条边，权值为v。...点的数量 <= 10^5，边的数量 <= 2 * 10^5，1 <= 边的权值 <= 10^6。 来自网易。 答案2022-07-31： 单元路径最短算法。dijkstra算法。 点扩充，边扩充。...("测试结束"); } // 为了测试 // 相对暴力的解 // 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 fn min1(n: i32, roads...// 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 func min1(n int, roads [][]int) int { ans := 2147483647
PS:本文内容大部分借(chao)鉴(xo)自yhqz 树的删边游戏 给出一个有 N个点的树，有一个点作为树的根节点。游戏者轮流从树中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。...结论 叶子节点的SG值为0；中间节点的SG值为它的所有子节点的SG值加1后的异或和。 无向图的删边游戏 一个无相联通图，有一个点作为图的根。...游戏者轮流从图中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。 谁无路可走谁输。...结论 对于这个模型，有一个著名的定理——Fusion Principle 我们可以对无向图做如下改动：将图中的任意一个偶环缩成一个新点，任意一个奇环缩成一个新点加一个新边；所有连到原先环上的边全部改为与新点相连...这样的改动不会影响图的SG 值。 这样的话，我们可以将任意一个无向图改成树结构，“无向图的删边游戏”就变成了“树的删边游戏”。
对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点是相同的，即允许出现自循环，但是不允许两个顶点之间存在多条边，即出现平行边。...networkx import networkx as nx 图分类 Graph：指无向图（undirected Graph），即忽略了两节点间边的方向。...无向图 G.add_node(1,weight=0.2,name="yy") #添加一条边，并设置边权重 G.add_nodes_from([2,3,4,5]) print(G....)向图中添加多条边；在添加边时，如果顶点不存在，那么networkx会自动把相应的顶点加入到图中。...，同时设置边得属性 ##边的权重weight是非常有用和常用的属性，因此，networkx模块内置以一个函数，专门用于在添加边时设置边的权重，该函数的参数是三元组，前两个字段是顶点的ID属性，用于标识一个边
对于图来说，储存方式无非就是邻接矩阵、邻接表，今天看了看链式前向星的储存方式，说来说去不还是链表，是一种链表的简单的实现方式，还是比较好理解的。...被坑不止一次，可能是非洲人 int tot=0；//图储存空间的假指针 int head[maxn];//表头，用于存图的的左端点 int next[maxn*100];//链式前向星的精髓，对于一个左端点他的右端点...tot++]=y; next[tot]=head[x]; ege[tot]=z; head[x]=tot; //如果是无向图可以在这里反向添边，也可以在使用时，反向使用一边...，例如最短路松弛操作 } for(int i=head[x];i;i=next[i]) //遍历以X为左端点的边 { int L=x; // 左端点 int R=ver[i];...所以链式前向星，也是一种边集数组。
#添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3） G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边...#输出全部的边：[(2, 3)] print (G.number_of_edges()) #输出边的数量：1 [1, 2, 3] [(2, 3)] 1 有向图 将G...= nx.Graph() 改为 G = nx.DiGraph()即进行有向图，表示不同的边 import networkx as nx G = nx.DiGraph()...#添加一条边2-3（隐含着添加了两个节点2、3） G.add_edge(3,2) #对于无向图，边3-2与边2-3被认为是一条边...带权图 有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from，它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数，其中u是起点，v是终点，w是权重。
; NetworkX可以用来创建各种类型的网络，包括有向图和无向图; 提供各种方法来添加、删除和修改网络中的节点和边; NetworkX还提供许多图的算法和分析工具; NetworkX还提供多种方式来可视化网络...import reportviews 四种图即为： 图 说明 Graph 无多重边无向图 DiGraph 无多重边有向图 MultiGraph 有多重边无向图 MultiDiGraph 有多重边有向图...而本文我们要用的是 Graph，它主要是用点和线来刻画离散事务集合，每对事务之间以某种方式相联系的数学模型； Graph可以用来表示的关系图为人物关系图、流程图等等； 以下为Graph的几个方法源码...创建有向图对象 G = nx.DiGraph() # 添加节点 my_node = ["nodeA", "nodeB", "nodeC", "nodeD", "nodeE", "nodeF"] for...node in my_node: G.add_node(node) # 添加有向边 for edge in range(len(my_node)-1): print(edge)
network模块有四种图：Graph、DiGraph、MultiGraph、MultiDigraph,分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。...其中Graph是用点和线来刻画离散事物集合中，每对事物间以某种方式相联系的数学模型。...图 G = nx.Graph() # 添加边 for i in df2.index: G.add_edge(df2.label1[i], df2.label2[i], weight=df2.weight...[i]) # 定义两个边，并给边赋予权重，其中u是起点，v是终点，d是权重 edge1 = [(u, v) for (u, v, d) in G.edges(data=True) if (d['weight...edge_color边的颜色，默认值为黑色 #style边的样式，默认值为实线。
同时，Networkx 也在不断地发展和改进，以满足用户的需求和期望。 在这篇文章中，我将向大家介绍 Networkx 的一些主要特性，以及如何使用 Networkx 进行网络分析。...以下是 Networkx 的一些主要特性： 数据结构包括但不限于：有向图、无向图、多重图等。 内置常用的图与网络分析算法，如最短路径、最大流、最小生成树、网络中心性分析等。...权重问题：在处理带权重的图时，可能会遇到无法正确获取或设置权重的问题。这可能是因为在创建边时没有正确设置权重，或者在获取权重时使用了错误的键。...确保在创建边时设置了正确的权重，并在获取权重时使用正确的键。 以上是一些使用 Networkx 库可能会遇到的问题以及解决方案，希望对你有所帮助。...它提供了丰富的数据结构和函数，以便于用户对图进行各种操作，如创建图、添加节点/边、计算图的各种度量等。 然而，类似的工具也有很多，比如 igraph 和 Graph-tool。
用于图、有向图和多重图的数据结构 许多标准图数据算法 网络结构和分析措施 用于生成经典图、随机图和合成网络的生成器 节点可以是“任何东西”(例如，文本、图像、XML记录) 边可以容纳任意数据(例如，权重...，时间序列) 无向图 Python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 无向图网络 G1 = nx.Graph() G1....有向图 Python # 有向图网络 G2 = nx.DiGraph() G2.add_edge('A', 'B') G2.add_edge('A', 'D') G2.add_edge('C', 'A...（G，pos）,还可以指定边集（字典：键是边的元组，值是边的某个属性值）（默认全边集），形状，大小，透明度，等 # 根据字典，通过键给边添加值的标签，{('a', 'b'): 0.6, ('c', 'e...（G，pos）,还可以指定边集（字典：键是边的元组，值是边的某个属性值）（默认全边集），形状，大小，透明度，等 # 根据字典，通过键给边添加值的标签，{('a', 'b'): 0.6, ('c', 'e
方法 方法 1：使用节点标签和边缘权重可视化图形 方法 2：使用子图可视化大型图形 方法 1：使用节点标签和边缘权重可视化图形 例 import networkx as nx import matplotlib.pyplot...添加节点后，我们将开发边来连接节点。为了在节点之间添加边，我们利用 add_edge（） 函数。例如，节点 1 和节点 2 通过四加权边连接。 要查看图表，我们必须首先定位节点。...此外，我们还使用 draw_networkx_edge_labels（） 函数包含边缘权重。此函数将边权重添加为相应边附近的标签。 最后，我们使用 plt.show（） 显示图形图。...此函数生成一个简单的路径图，其中包含 5 个以线性方式连接的节点。 为了组织可视化，我们使用 Matplotlib 的 subplots（） 方法来构建子图。...我们指示子图行数和列数（在本例中为一行和两列）以及图形大小。 这有助于我们将绘图区域划分为多个部分以显示不同的图形。 现在，是时候在第一个子图上绘制原始图形了。
：权重，权重的大小代表交互的强弱。...这样的点集和边集构成一个图网络，这个网络存储在图数据库 Nebula Graph 2中。...Girvan-Newman 算法即是一种基于介数的社区发现算法，其基本思想是根据边介数中心性（edge betweenness）从大到小的顺序不断地将边从网络中移除直到整个网络分解为各个社区。...betweenness 属性 nx.set_node_attributes(G, betweenness_dict, 'betweenness') 边的粗细 边的粗细直接由边的权重属性来决定。...属性) [Gephi 界面] 边的粗细由边的权重属性来决定： 在外观-边-大小-Ranking 中选择边的权重 [Gephi 界面] 导出图片再加个头像效果 [权力的游戏] [权力的游戏] 大功告成，
） 边只有一个属性，即权重。...边的权重代表边的源点和目标点所代表的两支股票所属上市公司业务上的的相似度——相似度的具体计算方法参考 7,8：取一段时间（2014 年 1 月 1 日 - 2020 年 1 月 1 日）内，个股的日收益率的时间序列相关性...[image.png] 再定义个股之间的距离为 (也即两点之间的边权重）： [image.png] 通过这样的处理，距离取值范围为 0,2。...表2： 边集示例 边的源点 ID 边的目标点 ID 边的权重 11 12 0.493257968 22 83 0.517027513 23 78 0.606206233 2 12 0.653692415...JGraphT JGraphT 是一个开放源代码的 Java 类库，它不仅为我们提供了各种高效且通用的图数据结构，还为解决最常见的图问题提供了许多有用的算法： 支持有向边、无向边、权重边、非权重边等；
; NetworkX可以用来创建各种类型的网络，包括有向图和无向图; 提供各种方法来添加、删除和修改网络中的节点和边; NetworkX还提供许多图的算法和分析工具; NetworkX还提供多种方式来可视化网络...import reportviews 四种图即为： 图 说明 Graph 无多重边无向图 DiGraph 无多重边有向图 MultiGraph 有多重边无向图 MultiDiGraph 有多重边有向图...而本文我们要用的是 Graph，它主要是用点和线来刻画离散事务集合，每对事务之间以某种方式相联系的数学模型； Graph可以用来表示的关系图为人物关系图、流程图等等； 以下为Graph的几个方法源码...node in my_node: G.add_node(node) # 添加有向边 for edge in range(len(my_node)-1): print(edge)...定义两个边，边给权重，s起点，e终点，w权重edge1 = (s, e) for (s, e, w) in self.my_graph.edges(data=True) if (w'weight'
两者唯一的区别在于，有向图中的边是有方向性的。 图2：有向图和无向图 注：上图左边为无向图，右边为有向图。黑色加粗部分表示边的方向。比如：1—>2便是边是1到2这个方向。 ...2.2Networkx使用 1创建图添加节点和边 G = nx.Graph() # 创建无向图（nx.DiGraph() 创建有向图） G.add_node(0) # 添加一个节点 G.add_nodes_from...如果边的节点不存在，则添加新节点 G.add_edges_from([(2, 1), (5, 1), (0, 4), (3, 4)]) #添加多条边基于上面添加的节点和边绘制有向图和无向图如下： 注...中求最大连通子图的实现都是基于有向图的，所以在读取数据的时候，添加边的时候都是双向的，这样保证求出来的最大连通子图和无向图是一样的。’’’ ...，社区间的边权重转化为新节点间的边权重； 5）重复1）直到整个图的模块度不再发生变化。
,同时添加权重 2.2对节点的出度分布进行分析 2.3通过边的权重绘制不同样式的图，实现对图中节点和边的选择 3.总结 基于NetworkX构建复杂网络的应用案例 本文内容 本文主要包含两个部分： 1...同时给网络拓扑图添加权重节点，生成带权重的复杂网络拓扑图。生成拓扑图后，对节点的出度进行直方图分析，分析其均值mu和方程sigma。然后可以根据传入的边的权重，绘制不同的边的显示样式。...，边，位置等信息到图中 # 生成一个图 G = nx.Graph() # 添加所有节点信息 G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) # 添加所有的边信息...2-2 网络图的度分布情况 2.3通过边的权重绘制不同样式的图，实现对图中节点和边的选择 这里采用输入最大权重和最小权重2个参数，筛选出3份不同的边，然后采用不同的样式进行绘制。...-3 筛选后的网络图绘制 3.总结 本文主要完成了networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制，又完成了根据权重筛选节点的功能。
节点的度越高，连接它的点就越多，说明该点越关键。 平均加权度（weighted degree）——权重是指，取得某个点的一条边，如果该边的源为该节点，则该边的权重为加权出度，反之为加权入度。...图密度（graph density）——有向图：边数/(节点数节点数-节点数)；无向图：边数2/(节点数节点数-节点数)。...其中（节点数节点数-节点数）即为n*(n-1)，也就是n个节点可能产生的最大边数（有向图，若是无向图则要除以2）。图密度就是用实际边数除以可能产生的最大边数，结果越大表示图中节点连接越紧密。...二、Python中networkx模块的使用 1.建立图 import networkx as nx G=nx.Graph()#创建空的简单图 G=nx.DiGraph()#创建空的简单有向图 G=nx.MultiGraph...add_cycle(G_to_add_to, nodes_for_cycle, **attr)：向图形G_to_add_to添加一个循环。 2.节点 nodes(G)：在图节点上返回一个迭代器。
基本概念 无向图（Undirected Graph） import networkx as nx # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node(1) G.add_nodes_from...控制台输出结果 - 有向图 有权图（Directed Graph） 创建有权图时需要添加权重信息，且可视化的代码略有不同： import networkx as nx import matplotlib.pyplot...as plt # 创建一个带权重的无向图 G = nx.Graph() # 添加带权重的边 G.add_edges_from([ (2, 3, {'diameter': 1.0,'length...，返回的拉普拉斯矩阵的行列顺序并不与图中的顺序相同，矩阵中的行列数据是按照节点的添加顺序来的。...如何查看节点的顺序： list(G.nodes()) # [0, 1, 2, 7, 3, 4, 5, 6] 对于图1来说，因为节点7添加的早，所以排在节点3之前。
★ 关于图的创建图可以分为无向图和有向图，在 NetworkX 中分别采用不同的函数进行创建。...无向图指的是不用节点之间的边的方向，使用 nx.Graph() 进行创建；有向图指的是节点之间的边是有方向的，使用 nx.DiGraph() 来创建。...关于边的增加、删除、查询增加边与添加节点的方式相同，使用 G.add_edge(“A”, “B”) 添加指定的“从 A 到 B”的边，也可以使用 add_edges_from 函数从边集合中添加。...我们也可以做一个加权图，也就是说边是带有权重的，使用add_weighted_edges_from 函数从带有权重的边的集合中添加。...而上面介绍过在 NetworkX 中添加权重边（即使用 add_weighted_edges_from 函数）的时候，接受的是 u、v、w 的三元数组，因此我们还需要对格式进行转换，具体转换方式见代码。
利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储网络、生成多种随机网络和经典网络、分析网络结构、建立网络模型、设计新的网络算法、进行网络绘制等，Networkx主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构...import networkx as nx G = nx.Graph()#无多重边无向图 G = nx.DiGraph()#无多重边有向图 G = nx.MultiGraph()#有多重边无向图 G =...nx.MultiDiGraph()#有多重边有向图 可以创建四种图形，无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。...添加节点属性 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # 无多重边无向图 G.add_nodes_from...给节点添加不同的颜色 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # 无多重边无向图 G.add_edges_from
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