不用库函数实现计算介数中心性
时间: 2023-06-29 22:18:10 浏览: 43
可以使用 Python 的字典来存储节点的介数中心性,并遍历所有节点计算其介数中心性。以下是一个示例:
```python
# 创建一个简单的无向图,使用邻接矩阵表示
adj_matrix = [
[0, 1, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 0]
]
# 计算节点的介数中心性
n = len(adj_matrix)
bc = {i: 0 for i in range(n)}
for s in range(n):
# 初始化距离和路径数量
dist = [-1] * n
paths = [0] * n
dist[s] = 0
paths[s] = 1
# 计算最短路径和路径数量
stack = [s]
while stack:
v = stack.pop(0)
for w in range(n):
if adj_matrix[v][w] == 1:
if dist[w] == -1:
dist[w] = dist[v] + 1
stack.append(w)
if dist[w] == dist[v] + 1:
paths[w] += paths[v]
# 计算节点的介数中心性
for t in range(n):
if t != s:
if dist[t] == 2:
bc[s] += paths[t]
elif dist[t] > 2:
bc[s] += paths[t] / 2.0
# 输出结果
for node, value in bc.items():
print(f"Node {node}: {value}")
```
输出结果与上一个示例相同。在上述示例中,我们使用邻接矩阵表示网络,遍历所有节点,以每个节点为源节点计算其介数中心性。计算介数中心性的过程中,我们使用 BFS 算法计算每个节点与其他节点之间的最短路径和路径数量。最后,我们根据节点与其他节点之间的距离和路径数量计算节点的介数中心性。