论文题目：Network Motifs: simple Building blocks of Complex Networks论文地址：https://science.sciencemag.org/content/298/5594/8241. 模体：网络中多层出现局部的结构模体的定义是：“在复杂网络中发现的某种相互连接的模式个数显著高于随机网络”。所谓互相连接的模式，在三个节点组成的有向图，一共有
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2024-09-13 13:30:39
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# Python计算复杂网络模块度的科普文章
复杂网络理论是一种探讨网络结构与动力学行为的研究领域。模块度（modularity）是一个衡量复杂网络中社区结构的重要指标。社区结构是指网络中节点趋向于紧密连接形成的集群。在分析社会网络、生态网络、互联网等各种网络中，模块度可以帮助我们发现系统内部的隐含结构。
## 模块度的定义
模块度是通过节点间的连接强度来衡量网络是否存在社区结构。模块度的取
原创
2024-09-02 04:25:21
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NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。
一、NetworkX及Python开发环境的安装
首先到
http://pypi.python.org/pypi/networkx/
下载netw
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2023-08-31 15:56:07
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# 如何实现 Python 圈复杂度模块
在软件开发中，“圈复杂度”是一个非常重要的指标，它用来衡量程序的复杂程度。圈复杂度越高，意味着代码的分支结构越复杂，测试和维护的难度也随之增加。本文将教你如何在 Python 中实现圈复杂度模块。我们将分步骤进行，确保你能掌握每一步。
## 整体流程
以下是实现 Python 圈复杂度模块的整体流程：
| 步骤 | 描述
Python中若干方法的时间复杂度（或者叫“大欧”，“Big O”）。该时间复杂度的计算基于当前（译注：至少是2011年之前）的CPython实现。其他Python的实现（包括老版本或者尚在开发的CPython实现）可能会在性能表现上有些许小小的差异，但一般不超过一个O(log n)项注：文中，’n’代表容器中元素的数量，’k’代表参数的值，或者参数的数量。List（列表）
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2023-08-09 18:17:11
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时间：2021.8.26 上午 目录一、复杂网络（一）构造网络（加权有向网络）（二）度分布（三）算法1：寻路和图搜索算法1.寻路算法2.搜索算法（四）社区检测1.Community detection（社群检测）2.Louvain 算法 一、复杂网络（一）构造网络（加权有向网络）代码：import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
c
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2023-08-02 07:50:14
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1 算法基础1.1 算法概念1.算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法。 2. “程序=数据结构+算法”1.2 时间复杂度1.时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子。 2. 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 3. 常见的时间复杂度（按效率排序） O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) <
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2023-11-23 20:51:35
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复杂网络度分布是研究网络中节点度数（即连接数）的分布规律。在真实世界中的很多网络都具有复杂网络特征，例如社交网络、互联网等。理解复杂网络度分布对于研究网络结构和功能具有重要意义。在Python中，我们可以使用NetworkX库来分析和可视化复杂网络度分布。
首先，我们需要安装NetworkX库。在终端中运行以下命令：
```
pip install networkx
```
接下来，我们将使
原创
2024-02-07 08:28:53
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首先来看最基本的这个问题：如何判断一个单链表是否存在循环，链表数目未知。算法不能破坏链表。 有三种解决思路：第一种方法，将所有的遍历过的节点用某个结构存储起来，然后每遍历一个节点，都在这个结构中查找是否遍历过，如果找到有重复，则说明该链表存在循环；如果直到遍历结束，则说明链表不存在循环。 python里可以使用dict或者set来实现，查找的时间复杂度为O(1)，遍历为O(n)，存储空间需要额外的
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2023-12-14 13:44:17
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# Python复杂网络的模块：探索网络的奥秘
在现代社会，网络无处不在。无论是社交网络、交通网络还是信息网络，复杂网络在我们的生活中扮演着重要角色。Python提供了多种强大的工具来分析和可视化这些复杂网络。本文将介绍一些常用的Python模块，并通过代码示例深入探讨如何使用它们分析复杂网络。
## 1. 复杂网络的基础概念
在开始之前，我们首先定义一些基本概念。复杂网络是由节点（vert
目录无权无向网络情形平均路径长度最短路径(Shortest path)与测地路径(Geodesic path)平均路径长度( Average path length)网络直径(Diameter)加权有向网络情形返回 我的研究方向(Research Interests)无权无向网络情形平均路径长度最短路径(Shortest path)与测地路径(Geodesic path)网络中两个节点 i 和 j
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2023-07-02 14:11:47
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### Python复杂网络度中心性的实现指南
在进行复杂网络分析时，度中心性是一个非常重要的指标，它反映了网络中节点的重要程度。本文将一步步教会你如何用Python实现复杂网络的度中心性计算，并通过甘特图和状态图展示流程和状态变化。
#### 实施步骤
首先，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
前言最近因为业务数据分析的需要，看社区发现相关的东东稍多些，刚刚写过一篇基于igraph C library的方法(http://km.oa.com/group/22323/articles/show/240332)，然后想用kclique衍生的clique渗透算法时发现igraphC library 并未提供现成的api，对于懒人来说，这很不幸。既而发现networkx这个python包中是有的
python的底层网络交互模块有哪些?# 答案:
'''
socket, urllib,urllib3 , requests, grab, pycurl
'''简述OSI七层协议。# 答案:
'''
应用层：HTTP，FTP，NFS
表示层：Telnet，SNMP
会话层：SMTP，DNS
传输层：TCP，UDP
网络层：IP，ICMP，ARP，
数据链路层：Ethernet，PPP，P
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2023-11-01 21:13:06
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算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间，时间复杂度常用“O”表述，使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况
时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子（单位），一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢print('Hello world') # O(1)
# O(1)
print('Hello World')
print('H
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2023-07-04 15:07:34
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最近开始认真的学习发现一个 python 好玩的模块以下内容为网上的文章整合networkx在02年5月产生，是用python语言编写的软件包，便于用户对复杂网络进行创建、操作和学习。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提供了4种常见网络的建模方法，分别是：规则图，E
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精选
2014-04-16 21:44:56
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算法时间复杂度的定义在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间度量，记作：T(n) = O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。（关键就是需要知道执行次数 ==
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2023-11-02 13:53:37
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算法的目标有两种：花最少事件完成需求；花最少内存空间完成需求 相对应的度量算法性能的方法也有两种：时间复杂度分析；空间复杂度分析时间复杂度分析简单来说就是度量算法的执行时间1、事后分析统计方法 这种方法就是通过计时器，计算一段程序运行的时间差 但这种方法受到很多外部因素的影响，例如计算机的硬件性能等2、事前估算方法 求出算法所有原操作的执行次数(也称为频度)，它是问题规模n的函数，用 T(n) 表
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2023-11-23 23:32:52
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mongodb 常用的命令对数据库的操作，以及登录1 进入数据库use admin2 增加或修改密码db.addUser('wsc', '123')3查看用户列表db.system.users.find()4 #用户认证db.auth('wsc', 123)5 #删除用户db.removeUser('wsc')6 #查看所有用户show users7 #查看所有数据库show dbs8 #查看所有
学习计算机的肯定对各种排序算法都很了解，这里说一下，常用的排序算法有冒泡排序，插入排序，快速排序等， 而Python里的sort排序是一种名为Timsort的排序方法，其时间复杂度为O(n log n)，而且这是一种快速的稳定的排序方法。它的发明者是Tim Peters在2001年为Python创造的一种排序算法。下
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2023-12-18 19:55:44
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