复杂网络中节点鲁棒性代码实现

复杂网络中节点鲁棒性的代码实现涉及到对网络拓扑结构的分析和节点的度分布进行计算。下面是一个示例代码，用于计算复杂网络中每个节点的度分布并评估节点的鲁棒性。

import networkx as nx
import numpy as np

# 创建一个复杂网络
G = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000, 3)

# 计算每个节点的度分布
degree_sequence = [d for n, d in G.degree()]

# 计算节点的鲁棒性指标
def compute_robustness(degree_sequence):
    # 计算节点度的平均值
    mean_degree = np.mean(degree_sequence)

    # 计算节点度的标准差
    std_degree = np.std(degree_sequence)

    # 计算节点度的最大值
    max_degree = np.max(degree_sequence)

    # 计算节点度的最小值
    min_degree = np.min(degree_sequence)

    # 计算网络的鲁棒性指标
    robustness = (mean_degree - std_degree) / (max_degree - min_degree)

    return robustness

# 计算网络的鲁棒性指标
network_robustness = compute_robustness(degree_sequence)
print("网络的鲁棒性指标：", network_robustness)

在这个示例中，我们使用了NetworkX库来创建一个包含1000个节点的复杂网络。然后，我们计算了每个节点的度分布，并定义了一个函数`compute_robustness`来计算节点的鲁棒性指标。最后，我们通过调用该函数来计算整个网络的鲁棒性指标。

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于演示计算节点鲁棒性的方法。在实际应用中，可能需要考虑更多的网络属性和指标，以更准确地评估节点的鲁棒性。