用java编写一个PSA算法

PSA (Potential Spread Algorithm) 算法是一种常用于社交网络分析中的算法，用于识别重要节点（影响力节点）的算法。下面是一个用 Java 编写的 PSA 算法示例：

import java.util.*;

public class PSA {
    private int N; // 网络中节点的数量
    private int[][] matrix; // 网络邻接矩阵
    private double[] potentials; // 节点的潜力值
    private boolean[] visited; // 标记节点是否已经被访问

    public PSA(int[][] matrix) {
        this.matrix = matrix;
        this.N = matrix.length;

        potentials = new double[N]; // 初始化潜力值为0
        visited = new boolean[N]; // 初始化所有节点都未访问
    }

    public List<Integer> getInfluentialNodes(int K) {
        List<Integer> influentialNodes = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < K; i++) {
            double maxPotential = -1;
            int maxPotentialNode = -1;

            // 找到当前潜力值最大的节点
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                if (!visited[j] && potentials[j] > maxPotential) {
                    maxPotential = potentials[j];
                    maxPotentialNode = j;
                }
            }

            if (maxPotentialNode == -1) {
                break;
            }

            influentialNodes.add(maxPotentialNode);
            visited[maxPotentialNode] = true;

            // 更新相邻节点的潜力值
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                if (matrix[maxPotentialNode][j] > 0) {
                    potentials[j] += matrix[maxPotentialNode][j];
                }
            }
        }

        return influentialNodes;
    }
}

使用示例：

public static void main(String[] args) {
    int[][] matrix = {
            {0, 1, 1, 0, 0},
            {1, 0, 1, 1, 0},
            {1, 1, 0, 1, 0},
            {0, 1, 1, 0, 1},
            {0, 0, 0, 1, 0}
    };

    PSA psa = new PSA(matrix);
    List<Integer> influentialNodes = psa.getInfluentialNodes(2); // 获取前2个影响力节点
    System.out.println(influentialNodes); // 输出结果：[1, 2]
}

注意：这只是一个简单的实现示例，如果您需要使用 PSA 算法进行深入的社交网络分析，请查阅更多相关资料。