离散数学实验二ouc

### 关于离散数学实验二的资源与教程

对于中国海洋大学（OUC）的学生来说，在准备《离散数学》实验二的过程中，获取合适的课程资料和教程是非常重要的。通常情况下，《离散数学》作为一门理论性和实践性并重的基础学科，其教学内容不仅限于课堂讲授，还包括大量的动手练习。

#### 获取官方教材和教师提供的参考资料
最直接的方式是从任课教师处获得指定教材和其他辅助学习材料。这些材料往往包含了具体的实验指导书、习题集以及可能的往年试题解析[^1]。

#### 利用图书馆资源
许多高校都会为其学生提供丰富的在线数据库访问权限，通过学校的数字图书馆平台可以找到大量关于离散数学及其应用领域的书籍、期刊文章和技术报告。特别是那些专注于算法分析、图论等方面的内容对理解实验非常有帮助。

#### 参考网络公开课程
互联网上有不少高质量的开放教育资源(OER)，例如Coursera, edX等平台上由知名院校开设的相关课程。虽然不一定完全匹配特定版本的教学大纲，但是能够补充基础知识的理解，并且提供了更多样化的视角来看待同一主题下的不同问题解决方法[^4]。

#### 社区交流与讨论论坛
加入专业的学术社交网站如Stack Overflow 或者 Reddit 的 r/math 和 r/compsci 子版块，可以在遇到困难时向全球范围内的学者求助。此外还有专门面向国内用户的知乎、CSDN博客园等地也活跃着众多热爱分享经验的技术爱好者们。

import networkx as nx
G = nx.Graph()
# 假设这是用于构建平面图的一个简单例子
edges = [(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 0)]
for edge in edges:
    G.add_edge(*edge)

def get_dual_graph_adjacency_matrix(graph):
    """计算给定平面图的对偶图邻接矩阵"""
    dual_edges = []
    
    faces = list(nx.connected_components(nx.line_graph(graph)))
    face_map = {frozenset(f): i for i, f in enumerate(faces)}
    
    for u, v in graph.edges():
        shared_faces = set.intersection(
            frozenset({u, v}),
            *faces
        )
        
        if len(shared_faces) >= 2:
            f1, f2 = tuple(sorted([face_map[f] for f in map(frozenset, filter(lambda x: not set.isdisjoint(x, {u,v}), faces))]))
            dual_edges.append((f1,f2))
            
    DG = nx.from_edgelist(dual_edges)
    return nx.adjacency_matrix(DG).todense()

print(get_dual_graph_adjacency_matrix(G))