查找連接到一個節點和具有最大連接邊的節點的數量

在圖中，如何查找連接（直接綁定）到一個節點的邊數？
然後，這將是微不足道的，但如果有任何直接的方法來找到最大邊連接到他們的獨特（S）節點（S），這將是很好的。
我正在使用Python 2.7和Networkx。查找連接到一個節點和具有最大連接邊的節點的數量

到現在爲止，我在做這樣的：

sG   = list(nx.connected_component_subgraphs(G)) # sG is a sub_graph of main graph G 
nb_sG   = len(sub_graphs) 
max_con_node = list() 
for m in xrange(nb_sG): 
    sG_nodes  = [(node, len(sG[m].edges(node)), sG[m].edges(node)) for node in sG[m].nodes()] 
    connexions = [i[1] for i in sG_nodes] 
    idx   = [i for i,x in enumerate(connexions) if x==max(connexions)] 
    max_con_node.append((max(connexions), [sG_nodes[i][0] for i in idx]))

感謝。

來源

2017-06-13 s.k

看起來您正在使用鄰接列表來表示圖。因此，要查找連接到節點的邊的數量，您可以找到該節點的鄰接列表的大小。

要查找具有最多連接邊的節點，可以遍歷所有節點並找到邊連接最多的節點。如果你不得不經常重複這個操作，你可以保留一個指向最邊緣的節點的指針，並且只要檢查並且可能用新節點替換它，只要你連接額外的邊或添加一個新的節點。

退房更多信息，維基百科頁面： https://en.wikipedia.org/wiki/Adjacency_list

來源

2017-06-13 23:24:13 victor

我認爲你詢問如何找到一個節點有多少邊了。這被稱爲節點的程度。

G.degree(node)給你節點的程度和G.degree()是一個字典，其鍵是節點，其值是相應的度數。

所以max(G.degree().items(), key = lambda x: x[1])是一個簡單的單線程，返回節點的最大度數（節點，度）。

下面是一個例子：

G = nx.Graph() 
G.add_edges_from([[1,2],[1,3],[2,4],[2,5]]) 
G.degree() 
> {1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 1, 5: 1} 
max(G.degree().items(), key = lambda x: x[1]) 
> (2,3)

來源

2017-06-25 00:20:24 Joel

查找連接到一個節點和具有最大連接邊的節點的數量

回答

相關問題