c语言数据结构计算图的聚类系数代码实现

计算图的聚类系数是一个复杂的问题，需要先构建图并且实现图的数据结构。这里我们假设已经有了一个图的数据结构，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。

以下是使用邻接矩阵表示图的代码实现：

#include <stdio.h>

#define MAX_SIZE 100

// 邻接矩阵表示的图
typedef struct Graph {
    int vertex[MAX_SIZE];
    int edge[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
    int num_vertex;
    int num_edge;
} Graph;

// 计算节点v的聚类系数
double clustering_coefficient(Graph *graph, int v) {
    int count = 0;
    int neighbor[MAX_SIZE];
    double cc = 0.0;

    // 遍历v的所有邻居节点
    for (int i = 0; i < graph->num_vertex; i++) {
        if (graph->edge[v][i] == 1) {
            neighbor[count++] = i;
        }
    }

    // 计算邻居节点之间存在的边数
    int num_edge = 0;
    for (int i = 0; i < count - 1; i++) {
        for (int j = i + 1; j < count; j++) {
            if (graph->edge[neighbor[i]][neighbor[j]] == 1) {
                num_edge++;
            }
        }
    }

    // 计算聚类系数
    if (count > 1) {
        cc = 2.0 * num_edge / (count * (count - 1));
    }

    return cc;
}

int main() {
    Graph graph = {
        {0, 1, 2, 3, 4, 5},
        {{0, 1, 1, 0, 0, 0},
         {1, 0, 1, 1, 0, 0},
         {1, 1, 0, 1, 1, 0},
         {0, 1, 1, 0, 1, 1},
         {0, 0, 1, 1, 0, 1},
         {0, 0, 0, 1, 1, 0}},
        6,
        11
    };

    for (int i = 0; i < graph.num_vertex; i++) {
        printf("Clustering coefficient of vertex %d: %f\n", i, clustering_coefficient(&graph, i));
    }

    return 0;
}

上述代码中，我们首先定义了一个Graph结构体表示邻接矩阵表示的图。然后实现了一个clustering_coefficient函数来计算指定节点的聚类系数。该函数首先遍历指定节点的所有邻居节点，然后计算邻居节点之间存在的边数，最后计算聚类系数。

在main函数中，我们构建了一个六个节点、十一条边的无向图，并遍历每个节点计算聚类系数。