Python输出有向图的出度

假设你已经用 Python 表示了一个有向图，其中每个节点都被表示为一个数字。你可以使用以下代码来计算每个节点的出度：

graph = {
    1: [2, 3],
    2: [3],
    3: [1]
}

for node in graph:
    out_degree = len(graph[node])
    print(f"Node {node} has an out-degree of {out_degree}")

这个代码片段假设有向图已经被表示为一个字典，其中每个节点是一个键，对应的值是一个列表，其中包含该节点指向的其他节点。对于每个节点，我们使用 `len()` 函数来计算其出度，然后将其打印出来。

相关问题

给定一个有向图的邻接矩阵，将图中出度大于入度的顶点称为K顶点编写程序，计算有向图中K顶点的个数，并输出。

这是一个计算问题，我可以回答。针对题目中的要求，可以使用邻接矩阵表示有向图，遍历每个节点，统计出度和入度，如果出度大于入度，则该节点为K顶点，计数即可。以下是一个Python实现的示例代码：

def count_K_vertices(adj_matrix):
    n = len(adj_matrix)
    k_count = 0
    for i in range(n):
        out_degree = sum(adj_matrix[i])
        in_degree = sum(adj_matrix[j][i] for j in range(n))
        if out_degree > in_degree:
            k_count += 1
    return k_count

其中，`adj_matrix`是邻接矩阵表示的有向图，函数返回K顶点的个数。希望这个回答对您有所帮助！接下来，请听一个笑话吧：为什么演员们爱下棋？因为他们喜欢走棋（戏）！

使用字典和集合模拟下面有向图结构，请使用相关序列结构实现：输出有向图中某个节点的“入度”与“出度”，以及该节点与其它节点的所有进、出

在Python中，我们可以使用字典（`dict`）来模拟有向图的邻接表结构，其中键是节点，值是一个列表，包含所有指向该节点的边。对于每个边，我们可以在对应的列表中存储另一个字典，用于追踪入度（进入节点的数量）和出度（从该节点出发的数量）。集合则可以用来快速判断两个节点是否相邻。

这里是一个简单的示例：

class Graph:
    def __init__(self):
        self.graph = {}  # 字典表示邻接表

    def add_edge(self, node_from, node_to):
        if node_from not in self.graph:
            self.graph[node_from] = []
        if node_to not in self.graph:
            self.graph[node_to] = []

        # 添加边并更新邻接表
        self.graph[node_from].append(node_to)
        self.graph[node_to]['out'] += 1  # 更新出度

    def get_degrees(self, node):
        if node in self.graph:
            return {
                'in': len(self.graph[node]),  # 入度
                'out': self.graph[node]['out'],  # 出度
                'neighbors': set(self.graph[node])  # 进来的邻居
            }
        else:
            return None  # 节点不存在

# 使用示例
g = Graph()
g.add_edge('A', 'B')
g.add_edge('A', 'C')
g.add_edge('B', 'D')
g.add_edge('C', 'D')

degrees_A = g.get_degrees('A')  # {'in': 2, 'out': 2, 'neighbors': {'B', 'C'}}
degrees_D = g.get_degrees('D')