编写代码实现求度中心性

下面是一个简单的 Python 代码实现：

import networkx as nx

G = nx.Graph()  # 构造一个无向图
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4)])

# 计算度中心性
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)

print(degree_centrality)

这段代码中，我们使用 NetworkX 库构造了一个简单的无向图 G，并使用 `nx.degree_centrality()` 函数计算了该图的度中心性。最后，我们将计算结果打印出来。注意，这里的计算结果是一个字典，其中键是节点编号，值是对应节点的度中心性分数。

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在C语言中，可以通过定义结构体来表示个体，定义函数来实现选择、交叉和变异等操作。同时，需要编写评价函数来计算每个个体的适应度，根据适应度值来进行选择和繁殖。最终，当满足终止条件时，就可以得到适应度最高的个体，即对应函数f(x)的最小值解。

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1. 获取空气质量数据：从网络上获取空气质量数据，比如可以使用 API 获取实时数据，或者读取本地的数据文件。

2. 解析数据：将获取到的数据进行解析，获取需要的信息，比如空气质量指数、空气质量等级等等。如果需要，可以对数据进行清理和转换。

3. 判断空气质量等级：根据空气质量指数，判断空气质量等级，比如优、良、轻度污染、中度污染等等。可以使用 if-else 语句或者 switch 语句实现。

4. 发送提醒信息：根据空气质量等级，发送相应的提醒信息，比如声音、弹窗、短信等等。

5. 定时运行程序：可以使用定时器或者系统任务调度来定时运行程序，保证空气质量提醒的及时性。

需要注意的是，具体实现的细节可能因操作系统、编程语言、开发环境等因素而有所不同。另外，还需要考虑程序的可扩展性、可维护性等问题。