根据平均最短距离1.14,聚集系数0.42,如何判定该网络具有小世界性
时间: 2024-04-07 08:31:24 浏览: 18
小世界性是指网络中节点之间的平均最短距离较小,并且聚集系数较大。一般情况下,如果一个网络的平均最短距离远小于等于随机网络的平均最短距离,并且其聚集系数远大于等于随机网络的聚集系数,那么该网络就被认为是具有小世界性的。
根据你提供的数据,该网络的平均最短距离为1.14,聚集系数为0.42。我们需要先计算一下随机网络的平均最短距离和聚集系数,然后再进行比较。
对于一个随机网络,其节点数和边数与原网络相同,但边是随机连接的。假设该网络有N个节点,M条边,则其平均最短距离为ln(N)/ln(<k>), 其中<k>为每个节点的平均度数,即<k> = 2M/N。而聚集系数为C=<k>/(N-1)。
假设原网络的节点数为N,平均最短距离为L,聚集系数为C,则我们有:
- 如果L <= ln(N)/ln(<k>),且C >= <k>/(N-1),则该网络具有小世界性。
- 否则,该网络不具有小世界性。
代入数据,我们得到:
- <k> = 2M/N = 2*1.14*N/N = 2.28
- C = 0.42
- ln(N)/ln(<k>) = ln(N)/ln(2.28) ≈ 1.19
因此,该网络的平均最短距离小于等于随机网络的平均最短距离,且聚集系数远大于等于随机网络的聚集系数,因此该网络具有小世界性。
相关问题
根据平均最短距离1.14,聚集系数0.52,如何判定该网络具有小世界性
根据小世界网络的定义,一个网络需要满足两个条件才能被认为是具有小世界性的:
1. 平均最短距离较短:即网络中任意两个节点之间的平均最短距离比较小,通常小于对应随机网络的平均最短距离。
2. 聚集系数较高:即网络中节点的聚集程度比较高,通常大于对应随机网络的聚集系数。
根据您提供的数据,该网络的平均最短距离为1.14,聚集系数为0.52。如果我们将该网络与随机网络进行比较,发现该网络的平均最短距离相对较短,而聚集系数相对较高。因此,根据小世界网络的定义,我们可以认为该网络具有小世界性。
flink1.14sql根据分区读取kafka
在 Flink 1.14 版本中,使用 SQL API 从 Kafka 中读取数据并根据分区进行读取的步骤如下:
1. 首先,需要在 Flink 作业中添加对 Kafka 的依赖,例如:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
<version>1.14.0</version>
</dependency>
```
2. 接着,在 Flink SQL 中创建一个 Kafka 表,并指定需要读取的 Kafka 主题、Kafka 服务器地址、分区等信息,例如:
```sql
CREATE TABLE kafka_table (
id BIGINT,
name STRING,
event_time TIMESTAMP(3),
WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'my_topic',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'my_group',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'json',
'json.timestamp-format.standard' = 'ISO-8601'
);
```
在上面的代码中,我们使用了 Flink SQL 的 `CREATE TABLE` 语句来创建一个名为 `kafka_table` 的表,并指定了需要从 Kafka 中读取的数据格式为 JSON 格式。
3. 接下来,可以使用 Flink SQL 中的 `SELECT` 语句来查询 Kafka 表中的数据,例如:
```sql
SELECT id, name, event_time
FROM kafka_table
WHERE _partition = 0;
```
在上面的代码中,我们使用了 `WHERE` 子句来筛选需要读取的分区,这里筛选了分区编号为 0 的数据。
4. 最后,可以使用 Flink SQL 的 `INSERT INTO` 语句将查询结果写入到其他的表或者流中,例如:
```sql
INSERT INTO result_table
SELECT id, name, event_time
FROM kafka_table
WHERE _partition = 0;
```
在上面的代码中,我们使用了 `INSERT INTO` 语句将查询结果写入到名为 `result_table` 的表中。
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