复杂网络理论加权边介数计算代码

由于复杂网络理论包括多个方面的内容，具体的代码实现方式也会有所不同。以下是一种基于Python的加权边介数计算代码示例，仅供参考：

import networkx as nx

# 构建加权网络
G = nx.Graph()
G.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0.5), (1, 3, 0.8), (2, 3, 0.4), (2, 4, 0.2), (3, 4, 0.6)])

# 计算加权边介数
bw = nx.edge_betweenness_centrality(G, weight='weight')

# 输出结果
for edge, value in bw.items():
    print(edge, value)

这段代码首先使用networkx包构建了一个加权网络，其中每条边都有一个权重值。然后调用了networkx中的edge_betweenness_centrality函数，计算了加权边介数，并将结果输出。需要注意的是，这里的weight参数指定了使用边权重进行计算。