复杂网络随机攻击代码

以下是Python代码实现复杂网络的随机攻击：

import networkx as nx
import random

# 构建一个复杂网络
G = nx.powerlaw_cluster_graph(1000, 10, 0.2)

# 随机攻击
def random_attack(G, p):
    nodes = list(G.nodes())
    random.shuffle(nodes)
    for node in nodes:
        if random.random() < p:
            G.remove_node(node)

# 测试随机攻击
for i in range(11):
    p = i / 10
    H = G.copy()
    random_attack(H, p)
    print(p, len(H), nx.average_shortest_path_length(H))

其中，`nx.powerlaw_cluster_graph(n, m, p)`可以生成一个包含n个节点、每个节点有m个邻居、按照幂律分布随机重连边的复杂网络。`random_attack(G, p)`函数实现了随机攻击，将每个节点以概率p从网络中删除。最后测试不同随机攻击概率下，网络的规模和平均最短路径长度的变化。