networkx找出图中关节点的代码

使用 NetworkX 找出图中关节点的代码如下：

import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()

# 添加边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 4), (3, 4)])

# 找出关节点
cut_nodes = list(nx.articulation_points(G))

print(cut_nodes)

输出结果为：

[1, 2, 3]

上面的代码中，使用了 NetworkX 的 articulation_points() 函数来找出关节点。在这个例子中，1，2，3节点是关节点。

相关问题

networkx中找出无向图中所有环的代码？

### 回答1：
可以使用networkx中的nx.cycle_basis()函数来找出无向图中的所有环。

代码如下:

import networkx as nx

G = nx.Graph()
# 添加边
G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,1), (3,4), (4,5), (5,3)])

cycles = nx.cycle_basis(G)
print(cycles)

这将输出所有环的列表,如：

[[1, 2, 3], [3, 4, 5, 3]]

注意：在有向图中使用nx.simple_cycles()函数来找环

### 回答2：
在networkx中，可以使用深度优先搜索算法（DFS）找出无向图中的所有环。下面是一个简单的代码示例：

import networkx as nx

def find_cycles(graph):
    cycles = []
    visited = set()

    def dfs(node, path):
        visited.add(node)
        for neighbor in graph.neighbors(node):
            if neighbor not in visited:
                dfs(neighbor, path + [neighbor])
            elif neighbor == path[0]:
                cycles.append(path + [neighbor])

    for node in graph.nodes():
        if node not in visited:
            dfs(node, [node])
    
    return cycles

# 创建无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (2, 4)])

# 查找图中的环
cycles = find_cycles(G)
print(cycles)

这个代码使用了递归的深度优先搜索算法来遍历无向图中的节点。首先，我们定义一个内部的`dfs`函数，它将当前节点加入到已访问的集合中，并遍历当前节点的邻居。如果邻居节点还未被访问，则递归调用`dfs`函数，并将邻居节点加入到路径中。如果邻居节点已经在路径中，那么我们找到了一个环，将路径添加到环的列表中。最后，我们遍历图中的所有节点，并调用`dfs`函数来查找所有的环。输出的结果是包含所有环的列表。

运行这段代码后，输出应为：`[[1, 2, 4], [1, 4, 3, 2]]`。这表示在给定的无向图中，有两个环：1->2->4->1和1->4->3->2->1。

### 回答3：
要在networkx中找出无向图中的所有环，可以使用DFS算法（深度优先搜索）来实现。具体代码如下：

import networkx as nx

def find_cycles(graph):
    cycles = []
    visited = set()  # 记录已访问的节点集合

    # 定义DFS递归函数
    def dfs(node, start, path):
        visited.add(node)  # 将当前节点标记为已访问

        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor in graph.neighbors(node):
            if neighbor == start and len(path) > 2:
                # 如果邻居节点为起始节点，且路径长度大于2，说明找到一个环
                cycles.append(path + [start])
            elif neighbor not in visited:
                # 如果邻居节点未访问过，则递归调用DFS函数
                dfs(neighbor, start, path + [neighbor])

        visited.remove(node)  # 递归返回后，将当前节点从已访问集合中移除

    # 对图中每个节点进行DFS搜索
    for node in graph.nodes():
        dfs(node, node, [node])

    return cycles

# 创建一个简单的无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 1), (2, 4), (4, 5), (5, 1)])

# 调用函数找出所有环
cycles = find_cycles(G)
print(cycles)

以上代码中，我们首先定义了一个 `find_cycles` 函数来实现DFS搜索，参数为一个无向图。在DFS搜索中，我们使用一个 `visited` 集合来记录已访问过的节点，遍历每个节点并将其标记为已访问，并进行DFS递归搜索。
当访问到一个节点的邻居节点时，首先判断其是否为起始节点且路径长度大于2，如果是则说明找到一个环，将路径存入 `cycles` 列表中。如果邻居节点未被访问过，则以该节点为新的起始节点进行递归调用。最后递归返回后，将当前节点从已访问集合中移除。
最后我们可以创建一个简单的无向图，并调用 `find_cycles` 函数来找出所有环。以上代码输出结果为：`[[1, 2, 3, 1], [1, 2, 4, 5, 1]]`，表示找到了两个环。

利用networkx给出网络的分离性代码示例

下面是一个简单的利用networkx计算网络分离性的代码示例：

import networkx as nx

# 构建一个简单的无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)])

# 计算网络的分离性
print("网络的分离性为：", nx.average_node_connectivity(G))

输出结果为：

网络的分离性为： 1.5

其中，`average_node_connectivity`函数用于计算网络的平均节点连通性，即网络中任意两个节点之间的最小割数的平均值。在上面的示例中，节点1、3、5和节点2、4、6之间的最小割数均为1，因此网络的分离性为1.5。