目录节点的度度(Degree)平均度(Average degree)出度(Out-degree)与入度(In-degree)出强度(Out-strength)与入强度(In-strength)网络稀疏性与稠密化节点的度度(Degree)是刻画单个节点属性的最简单而又最重要的概念之一。度(Degree)无向网络中节点 i 的度 \(k_i\) 定义为与节点直接相连的边的数目。
对于没有自环和重边的简
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2023-09-12 14:47:38
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Python数据结构与算法——Day8树与树算法相关术语树的种类二叉树二叉树的节点表示及树的创建二叉树的遍历深度优先遍历广度优先遍历（层次遍历） 树与树算法树是一种抽象的数据类型，它是由n(n>=1)个有限节点组成的一个具有层次关系的集合。树其实是一颗“倒挂的树”，即，根朝上，叶朝下，它具有如下特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；
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2024-02-25 15:56:52
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实验内容：输入：任意的有向图输出：1）每个节点的聚集系数2）每个节点对的邻里重叠度相关定义介绍：聚集系数：节点A的聚集系数 = A的任意两个朋友之间也是朋友的概率（即邻居间朋友对的个数除以总对数）邻里重叠度：与A、B均为邻居的节点数/ 与节点A、B中至少一个为邻居的节点数实验思路说明：在有向图中，可能出现自循环和双向边的情况，在计算聚集系数或邻里重叠度的时候，忽略自循环并将双向边视做一条边，因此在
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2023-11-24 03:34:18
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实现ws网络节点度 python的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装WebSocket库 |
| 步骤二 | 建立WebSocket连接 |
| 步骤三 | 发送和接收消息 |
下面是每个步骤需要做的事情及相关代码和注释：
## 步骤一：安装WebSocket库
首先，我们需要安装WebSocket库，使我们能够在Python中使用W
原创
2024-01-07 11:30:15
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自己用Python写的Dijkstra实现，熟悉，练手。Dijkstra Algorithm的关键要点：（1）初始阶段，设定所有的节点权值为无穷大，float('inf')。（2）更新每个节点的权值。权值的产生是由当前节点的权值（node weight）+与之相连的边权（edge weight）决定。如果求和后的权值小于与之连接的节点，更新其权值为这个最小的值，如果大于下一个节点原本的节点权值，不
文章目录前言一、题目二、需要使用的函数的介绍1.定义无向图2.定义边3.把节点加入到图中4.把边加入到图中5.加入单独一条边6.从文件中读入一个图7.移除一条边三、代码总结 前言这次无话可说.……一、题目3. 随机图、小世界网络和真实网络的度分布 （1）ER图：生成n=5242个节点以及m=14484条边的随机图。可以自己写代码，也可以使用SNAP或Networkx函数。 （2）SW随机网络，从
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2024-04-10 08:08:14
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网络研究中的图论指标在网络研究中，通过图论方法来表征复杂网络的拓扑关系是研究网络中不同节点、不同连边以及网络的整体特性的重要手段。只有选对指标才能更好地说明你的研究问题。网络对象下图是一个由11个节点组成的网络，即圆圈，它们表示了网络中的基本对象，连接不同节点的连线被称为“边”（在脑网络研究中，节点是被按照不同分割依据所分割的脑区，连边在功能网络中往往通过对不同脑区的时间序列信号的相关计算所得，而
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2024-01-19 22:30:34
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计算局部相似矩阵代码文档：https://github.com/lartpang/mypython/blob/master/2019-09-25计算局部相关性矩阵/计算局部相关性.ipynb问题说明对于给定的数据，其尺寸为N,C,H,W，现在想要计算其局部的相关性，也就是说特定尺寸范围内，例如2*2大小的区域内任意两点之间的点积。试写出相关的代码。问题分析计算局部相关性，而且这里也提到是说使用局部
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2023-08-27 15:53:18
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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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# 项目方案：计算列表中元素的平方和
## 1. 项目背景
在很多应用中，我们需要对一个列表中的元素进行一些计算操作。例如，计算一个列表中所有元素的平方和。这个项目方案就是要实现这样的功能。
## 2. 问题定义
给定一个列表 `nums`，计算列表中所有元素的平方和。即，对于列表中的每个元素 `num`，计算 `num` 的平方，然后将所有平方值相加。
## 3. 解决方案
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原创
2023-07-21 11:27:39
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简介在编写Python中的自定义函数或算法时，减低时间复杂度和空间复杂度，会大大提升Python自定义函数或算法的整体性能，提升性能的几个书写好习惯：尽量不要写循环，最好是一次就输出结果如果写循环，尽量写一层循环就能有结果避免嵌套时间复杂度时间复杂度是用来估计自定义函数或算法运行时间的一个式子（单位）,时间复杂度常用“O”表述，而且时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近 时间复杂度为
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2023-10-13 11:56:49
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# 使用Python分析复杂网络中的节点度
复杂网络是一个广泛应用于许多科学领域的研究对象，例如社交网络、生物网络和交通网络等。在这些网络中，节点度（Degree）是一个重要的性质，用于衡量某个节点与其他节点的直接连接数量。本文将介绍如何使用Python来获取复杂网络中具体节点的度，并提供一些代码示例。
## 了解节点度
在复杂网络中，节点度是指与某个特定节点相连的边的数量。在无向图中，度是
2010-08-24 00:44 点连通度的定义：一个具有N个点的图G中，在去掉任意k-1个顶点后（1<=k<=N）,所得的子图仍然连通，去掉K个顶点后不连通，则称G是K连通图，K称作图G的连通度，记作K（G）。独立轨：A，B是图G（有向无向均可）的两个顶点，我们称为从A到B的两两无公共内顶的轨为独立轨，其最大的条数记作p(A,B)。 在上图中有一个具有
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2023-10-24 14:32:56
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在数据分析中，偏度是用来描述一个分布的不对称性的重要统计特征。Python 提供了多种计算偏度的方法，具备较强的灵活性和实用性。本文将详细阐述如何通过不同的方式计算数据的偏度，并进一步探讨在各个版本中如何进行兼容性分析、迁移指南、实战案例等内容。
### 版本对比
在不同的 Python 版本中，计算偏度的方法和库有所差异。现有的库如 `scipy.stats` 和 `pandas` 提供简洁
前面用简单算法算出了六个时间参数，但是还是有很多人不明白，觉得这样做不简单。这种方法熟练了在10秒左右就可以每个节点上的数、计算工期和关键线路，这是非常节省时间的，造价工程师考试能提速一分钟都至关重要，基本上有95%以上的人都做不完题，如果把造价工程师案例科目考试时间增加到5个小时通过率会翻3-5倍，所有说在考场上时间非常宝贵。下面我在用一个新的网络图给算一下参数。 算之前必须记住口
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2024-03-29 11:55:37
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时间复杂度是同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。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。定义在计算
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2024-04-25 11:08:15
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人到中年，容易变得油腻，思想懒惰，身体就容易发胖。为了摆脱中年油腻，不如和我一起学习算法来烧烧脑子，燃烧你的卡路里。烧脑题目：如何在 O(n) 的时间复杂度内按年龄给 100 万用户信息排序？带着这个问题来学习下三个线性排序算法。前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，他们
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2023-12-12 14:26:00
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## 实现Python节点出度的步骤
在开始教你如何实现Python节点的出度之前，我们先来了解一下整个过程的流程。下面的表格展示了实现Python节点出度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 定义有向图 |
| 步骤二 | 计算每个节点的出度 |
现在让我们一步一步地进行操作。
### 步骤一：定义有向图
首先，我们需要定义一个有向图。有向图
原创
2024-01-03 13:19:38
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在图论中，节点的度是指与该节点直接相连的边的数量。在本篇文章中，我们将深入探讨如何在 Python 中计算节点的度，并以结构化的方式展示这一过程。让我们从协议背景开始着手。
### 协议背景
在计算图中，度的概念非常重要，特别在网络分析、社交网络及计算机网络中尤为常见。以下是节点度数计算的相关时间轴：
```mermaid
timeline
title 节点度的计算时间轴
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# 网络介数计算项目方案
## 一、项目背景
在复杂网络分析中，网络介数（Betweenness Centrality）是衡量节点在网络中重要性的一个重要指标。它表示一个节点在网络中作为其他节点之间的最短路径的“桥梁”数量。计算介数可以帮助我们理解网络的结构，识别关键节点，以及优化网络设计。在社交网络、交通网络、生物网络等各种领域，网络介数都具有广泛的应用。
## 二、项目目标
本项目旨在
