实现求度中心性算法
时间: 2023-08-05 20:06:58 浏览: 71
度中心性算法是用于计算图中节点的中心性指标,它反映了节点在网络中的重要性程度。实现求度中心性算法的步骤如下:
1. 定义一个函数,用于读取图的邻接矩阵或邻接表。
2. 定义一个空字典,用于存储每个节点的度中心性指标。
3. 遍历图中的每个节点,计算其度并将其存储在度中心性字典中。
4. 遍历度中心性字典,计算每个节点的度中心性指标,公式为:节点度数 / (节点个数 - 1)。
5. 返回度中心性字典。
下面是一个 Python 代码示例:
```python
def read_graph(graph):
# 读取图的邻接表或邻接矩阵
pass
def degree_centrality(graph):
# 存储每个节点的度中心性指标
centrality = {}
# 遍历图中的每个节点
for node in graph:
# 计算节点的度
degree = len(graph[node])
# 将节点的度存储在度中心性字典中
centrality[node] = degree
# 遍历度中心性字典,计算每个节点的度中心性指标
n = len(graph) - 1
for node in centrality:
centrality[node] /= n
# 返回度中心性字典
return centrality
```
这个代码示例中,我们假设输入的图是邻接表。在实际应用中,我们可以根据实际情况选择使用邻接矩阵或邻接表。
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