如何用python给通过邻接矩阵生成的无向图添加节点和边

假设我们已经有了一个邻接矩阵adj_matrix表示一个无向图的连接关系，现在要添加一个新节点和一条边连接到已有节点：

# 添加一个新节点，将邻接矩阵增加一行一列
new_vertex = len(adj_matrix)
for i in range(new_vertex):
    adj_matrix[i].append(0)
adj_matrix.append([0] * (new_vertex + 1))

# 添加一条边，将对应的节点行和列填入1
vertex1 = 0  # 已有节点
vertex2 = new_vertex  # 新节点
adj_matrix[vertex1][vertex2] = 1
adj_matrix[vertex2][vertex1] = 1

这样，我们就成功地给无向图添加了一个新节点和一条边。如果需要删除节点或边，则可以通过修改对应的邻接矩阵的行和列来实现。

相关问题

使用python实现用邻接矩阵判断无向图的连通性

非常好的问题！可以使用深度优先遍历或广度优先遍历来判断无向图的连通性。具体来说，你可以先构建邻接矩阵，然后从任意一个节点开始进行深度优先遍历或广度优先遍历，标记所有可达的节点。如果最终所有节点都被标记了，那么说明这个无向图是连通的。如果存在未被标记的节点，那么说明这个无向图不是连通的。你可以尝试使用Python实现这个算法，如果遇到具体的问题，可以再来问我哦。

已知的邻接矩阵如何用python生成无向图

可以使用Python中的networkx库来生成无向图。下面是一个简单的代码示例：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设邻接矩阵为以下形式
adj_matrix = [
    [0, 1, 1, 0],
    [1, 0, 1, 1],
    [1, 1, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0]
]

# 创建无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
for i in range(len(adj_matrix)):
    G.add_node(i+1)

# 添加边
for i in range(len(adj_matrix)):
    for j in range(i+1, len(adj_matrix)):
        if adj_matrix[i][j] == 1:
            G.add_edge(i+1, j+1)

# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

在这个示例中，我们假设邻接矩阵为一个二维数组，其中1表示两个节点之间有边，0表示没有边。我们首先创建了一个空的无向图，然后逐一添加节点和边。最后，我们使用networkx库的绘图功能绘制了这个无向图。