Networkx_python 之Algorithms——Approximations and Heuristics
Approximations and Heuristics
以下功能的导入语句from networkx.algorithms import approximation
connectivity(连通性)
| all_pairs_node_connectivity(G[, nbunch, cutoff]) | 计算所有节点对之间的节点连接。 |
|---|---|
| local_node_connectivity(G, source, target[, …]) | 计算源和目标之间的节点连接。 |
| node_connectivity(G[, s, t] | 返回图或图G的节点连通性的近似值。 |
K组件
k分量结构的快速近似
k_components（G [，min_density]） 返回图G的近似k分量结构。
Clique
快速找到最大的Clique
|max_clique(G)|找到最大的Clique|
|clique_removal(G)|从图中重复删除Clique|
|large_clique_size(G)|返回图中最大的Clique的大小|
聚类
求取图的平均聚类系数
| average_clustering(G[, trials, seed]) | Estimates the average clustering coefficient of G |
|---|
支配集（dominating set）
寻找节点和边的支配集
所谓支配集，以节点为例。节点的集合V，可以分成S和R两个子集，如果R中任意一点都可以在S中找到该点的直接邻节点，则称S为该图的控制集。
| min_weighted_dominating_set(G[, weight]) | Returns a dominating set that approximates the minimum weight node dominating set. |
|---|---|
| min_edge_dominating_set(G) | Returns minimum cardinality edge dominating set. |
独立集
独立集又称稳定集，是图中的一组节点集。这组节点集中没有任何两个节点是相邻节点。
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