随机生成个n阶简单图有向图的邻接矩阵代码

在Python中，我们可以使用`networkx`库来创建一个随机的有向图，并将其转换为邻接矩阵。这里是一个简单的例子，假设你想生成一个n阶的有向图：

import random
import networkx as nx

def generate_digraph(n):
    # 创建一个空的有向图
    G = nx.DiGraph()

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

    # 随机添加边
    num_edges = random.randint(1, n * (n - 1))  # 随机选择一定数量的边
    for _ in range(num_edges):
        src = random.randint(1, n)  # 源节点
        dest = random.randint(src + 1, n) if src != n else random.randint(1, src - 1)  # 目标节点不能是源节点本身
        G.add_edge(src, dest)  # 添加边

    # 转换为邻接矩阵
    adj_matrix = nx.to_numpy_array(G, dtype=int)
    return adj_matrix

# 示例：生成一个5阶的有向图
n = 5
adj_matrix = generate_digraph(n)
print("生成的有向图邻接矩阵:\n", adj_matrix)

这个函数首先创建了一个空的有向图，然后随机添加节点和边，最后将图形转换成邻接矩阵。注意，由于有向图的边是有方向性的，所以生成目标节点时需要一些特殊处理。