GN算法python
时间: 2023-07-10 18:13:08 浏览: 63
GN算法是一种社区发现算法,其全称为Girvan-Newman算法。它的实现可以使用Python语言和networkx库。
下面是一个简单的GN算法实现示例:
```python
import networkx as nx
def GN_algorithm(G):
# 计算初始的边介数
init_edge_betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)
components = list(nx.connected_components(G))
num_components = len(components)
# 当存在多个连通分量时,继续迭代
while num_components == 1:
# 根据边介数删除一条边
edge_to_remove = max(init_edge_betweenness.items(), key=lambda x: x[1])[0]
G.remove_edge(*edge_to_remove)
init_edge_betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)
components = list(nx.connected_components(G))
num_components = len(components)
return components
```
在上述示例中,输入参数G是一个networkx库中的图对象。在算法的实现中,首先计算了初始的边介数,并将图按连通分量划分为多个子图。然后在存在多个连通分量时,迭代地根据边介数删除一条边,直到图不再是连通的。最后,返回所有的连通分量。
需要注意的是,这只是一个基本的GN算法实现示例,实际应用中可能需要进行一些修改以满足具体需求。
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