networkx给定图构成的连通子图
时间: 2024-05-03 14:17:16 浏览: 13
要找出给定图的连通子图,可以使用NetworkX库中的connected_components函数。该函数返回一个生成器(generator),每次生成一个连通子图的节点集合。下面是一个示例代码:
```python
import networkx as nx
# 构造一个无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 1), (3, 5), (6, 7)])
# 找出连通子图
connected_subgraphs = nx.connected_components(G)
# 输出连通子图的节点集合
for subgraph in connected_subgraphs:
print(subgraph)
```
输出结果如下:
```
{1, 2, 3, 4, 5}
{6, 7}
```
可以看到,给定图有两个连通子图,分别由节点集合{1, 2, 3, 4, 5}和{6, 7}构成。
相关问题
如何找到networkx里的最大连通子图
你可以使用 NetworkX 库的 connected_component_subgraphs() 方法来找到最大连通子图。这个方法将原始图形分解成多个连通子图,然后你可以使用 max() 函数来找到具有最大节点数的子图。以下是一个示例代码:
```python
import networkx as nx
# 创建一个图形
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (4, 5), (5, 6), (6, 4)])
# 找到所有连通子图
subgraphs = nx.connected_component_subgraphs(G)
# 找到最大连通子图
largest_subgraph = max(subgraphs, key=len)
# 输出最大子图的节点数
print("Number of nodes in largest subgraph:", len(largest_subgraph))
```
输出结果应该是:
```
Number of nodes in largest subgraph: 4
```
在这个例子中,最大的连通子图是由4个节点组成的。
networkx 获取最大连通子图
可以使用 `networkx` 库中的 `connected_component_subgraphs` 函数获取图中的所有连通子图,然后再找到最大的连通子图。
下面是一个示例代码:
```python
import networkx as nx
# 创建一个图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (4, 5)])
# 获取所有连通子图
subgraphs = list(nx.connected_component_subgraphs(G))
# 找到最大的连通子图
max_subgraph = max(subgraphs, key=len)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个图 `G`,然后使用 `connected_component_subgraphs` 函数获取所有连通子图。最后,我们使用 `max` 函数和 `len` 函数找到最大的连通子图 `max_subgraph`。