ER随机图中每个节点都有队列，这些队列怎么整合在一个字典或者二维链表，用python怎么写

可以使用Python中的字典来整合ER随机图中每个节点的队列。具体实现方法如下：

1. 定义一个空字典，用于存储每个节点及其对应的队列。

queues_dict = {}

2. 遍历ER随机图中的每个节点，为每个节点创建一个对应的队列，并将节点和队列存储到字典中。

for node in er_graph.nodes():
    queue = []  # 创建一个空队列
    queues_dict[node] = queue  # 将节点和队列存储到字典中

3. 在需要访问某个节点的队列时，可以通过字典的键来获取对应的值，即该节点的队列。

node_queue = queues_dict[node]

4. 可以将所有节点及其对应的队列存储到一个二维链表中，其中每一行表示一个节点及其队列，每一列表示队列中的元素。实现方法如下：

table = []
for node, queue in queues_dict.items():
    row = [node] + queue  # 将节点和队列合并为一行
    table.append(row)

完整代码示例：

import networkx as nx

# 创建ER随机图
er_graph = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.4)

# 创建一个空字典，用于存储每个节点及其对应的队列
queues_dict = {}

# 遍历ER随机图中的每个节点，为每个节点创建一个对应的队列，并将节点和队列存储到字典中
for node in er_graph.nodes():
    queue = []  # 创建一个空队列
    queues_dict[node] = queue  # 将节点和队列存储到字典中

# 将所有节点及其对应的队列存储到一个二维链表中
table = []
for node, queue in queues_dict.items():
    row = [node] + queue  # 将节点和队列合并为一行
    table.append(row)

# 输出二维链表
for row in table:
    print(row)

运行结果：

[0]
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]