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
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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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
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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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本文包括1.快速排序2.归并排序3.堆排序 1.快速排序快速排序的基本思想是：采取分而治之的思想，把大的拆分为小的，每一趟排序，把比选定值小的数字放在它的左边，比它大的值放在右边；重复以上步骤，直到每个区间只有一个数。此时数组已经排序完成。快速排序最重要的是partition函数功能的实现，也就是将比选定基数小的值放在他的左边，比选定基数大的值放在它的右边的功能函数。熟悉快速排序的人也许
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2024-07-31 17:26:46
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本章要点：（引出）图论：着眼于简单的图网络科学：包含大量节点，有着复杂的拓扑结构。无向网络中的巨片，有向网络的蝴蝶结网络小世界性质刻画：平均路径长度与聚类函数网络均匀性程度刻画：泊松分布和幂律度分布 无向网络中的巨片：大规模复杂网络都是不连通的，但是往往会存在一个巨片，它包含了整个网络相当比例的节点可以看出巨大的连通片的数量也是非常少的。 有向网络的蝴蝶结结构：实际网络存在一个
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2023-11-11 07:22:26
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在本文中，我将分享如何解决“python网络平均度”这一热门话题，旨在为读者提供深入的理解和解决方案。一起来探索研究这一概念的过程吧。
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网络的平均度是指网络中所有节点的度数的平均值，它在分析网络结构和性质时起着至关重要的作用。随着网络科学的发展，这一领域的研究逐渐受到关注，尤其是在2010年到2023年间，社交网络、通信网络和生物网络等各种应用逐渐深入。为了更好地理解和应用这一概念，我
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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这里写自定义python 学习（排序）冒泡排序插入排序选择排序堆排序快速排序归并排序计数排序基数排序稳定性 python 学习（排序）时间复杂度为N^2: 冒泡排序，插入排序，选择排序。时间复杂度为NlogN：堆排序，快速排序， 归并排序。时间复杂度基于数据大小：计数排序，基数排序。常用的排序算法，使用python实现。冒泡排序def buble(num):
for i in range(le
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2024-05-16 12:34:03
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1. 创建一个图
import networkx as nx
g = nx.Graph()
g.clear() #将图上元素清空
所有的构建复杂网络图的操作基本都围绕这个g来执行。
2. 节点
节点的名字可以是任意数据类型的，添加一个节点是
g.add_node(1)
g.add_node("a")
g.add_node("spam")
添加一组节点，就是提前构建好了一个节点列表，将其一次性加进来
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2023-07-05 14:08:22
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据Li Yang等人的论文总结了四种衡量网络中一个节点的重要程度的方法：1. Degree Centrality对无向图来说，节点v的degree就是它的直接邻居节点数量。2. Closeness Centrality节点v的closeness就是v到其他各个节点的最短路径的长度之和的倒数。也就是说如果v到各个节点的路径越短，则closeness越大，说明v越重要。3. Betweenness C
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2024-09-02 14:25:44
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Python入门基础篇 No.82 —— 特殊方法和运算符重载_特殊属性 文章目录Python入门基础篇 No.82 —— 特殊方法和运算符重载_特殊属性前言一、特殊方法和运算符重载二、特殊属性总结 前生篇：super()获得父类定义_多态后世篇：对象的浅拷贝和深拷贝_组合小白不看都能懂：Python之真功夫系列（全章）前言一、特殊方法和运算符重载Python 的运算符实际上是通过调用对象的特殊方
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2023-11-02 23:25:37
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1、从简单开始import os❶ def hello():❷ """显示简单的语句"""❸ print("我就是你，小花！")hello()执行结果：C:\Users\kangs\anaconda3\python.exe E:/PythonAlgorithms/pythonfun2020/def1.py我就是你，小花！进程已结束，退出代码 0解释上述函数结构的思想就基本了解Python函数模块的
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2023-08-09 19:57:13
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# Python计算复杂度的科普
在计算机科学中，计算复杂度用于描述算法在运行时所需的资源（时间和空间）的规模。理解计算复杂度，可以帮助我们评估算法的效率，并在设计和实现解决方案时做出明智的选择。本文将介绍Python中的计算复杂度，包括大O表示法、如何计算复杂度，以及一些示例代码，帮助读者更好地理解这一概念。
## 一、计算复杂度的基本概念
计算复杂度通常分为时间复杂度和空间复杂度。时间复
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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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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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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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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