c语言数据结构计算图的聚类系数

C语言本身并不提供计算图的聚类系数的函数或库，需要借助第三方库或自行实现。一种常用的计算图的聚类系数的方法是 Watts-Strogatz 模型，它可以用于生成随机图，在此基础上可以计算聚类系数。

具体实现可以参考以下步骤：

1. 定义图的数据结构，如邻接矩阵或邻接表。
2. 根据 Watts-Strogatz 模型生成随机图，具体包括：首先建立一个初始的正则图（即每个节点向相邻的 k 个节点连接），然后以概率 p 断开其中的边，再以同样的概率 p 随机重连两个节点之间的边。这样就可以生成一个具有随机性质的图。
3. 计算每个节点的聚类系数，具体计算方法为：对于每个节点，计算它的邻居节点之间的连接密度，即邻居节点之间已有的边数除以它们之间可能的边数。然后将这些密度相加并除以邻居节点数，即为该节点的聚类系数。
4. 最后将所有节点的聚类系数相加并除以节点数，即为该图的平均聚类系数。

需要注意的是，Watts-Strogatz 模型生成的随机图可能并不是连通的，因此计算聚类系数时需要考虑到可能存在孤立节点的情况。