在一个网络图中,怎样确定一个合适的初始激活节点集合,使得级联范围最大化?写出python代码
时间: 2023-01-11 15:55:36 浏览: 74
在网络图中,要想确定一个合适的初始激活节点集合,使得级联范围最大化,可以使用如下算法:
1. 建立一个节点激活次数的字典,所有节点的激活次数初始化为0。
2. 对于每一个节点,对其进行激活,并将其的激活次数加1。
3. 对于激活的节点的邻居,将它们的激活次数加1。
4. 重复步骤2和3,直到所有的节点都已被激活。
5. 将激活次数按照从大到小排序,取激活次数最大的若干个节点作为初始激活节点集合。
以下是用 Python 实现的代码示例:
```python
def find_initial_active_nodes(graph, num_nodes):
# 建立一个节点激活次数的字典,所有节点的激活次数初始化为0。
activation_count = {i: 0 for i in range(num_nodes)}
# 将所有节点放入待激活队列中
to_be_activated = [i for i in range(num_nodes)]
# 当待激活队列不为空时,循环进行激活操作
while to_be_activated:
# 取出队列的第一个节点
curr_node = to_be_activated.pop(0)
# 将当前节点的激活次数加1
activation_count[curr_node] += 1