使用python生成具有固定边数的ER随机图

可以使用networkx库来生成具有固定边数的ER随机图。以下是一个示例代码：

import networkx as nx

n = 10  # 节点数
m = 20  # 边数

G = nx.gnm_random_graph(n, m)

print(G.edges())

这段代码将生成一个具有10个节点和20条边的ER随机图，并输出所有的边。

相关问题

使用python生成具有固定边数的ER随机图，不使用扩展库

可以使用以下代码生成具有固定边数的ER随机图：

import random

def generate_ER_graph(n, m):
    edges = set()
    while len(edges) < m:
        u = random.randint(0, n-1)
        v = random.randint(0, n-1)
        if u != v:
            edges.add((u, v))
    return edges

n = 10 # 节点数
m = 20 # 边数
graph = generate_ER_graph(n, m)
print(graph)

其中，n为节点数，m为边数，generate_ER_graph函数使用了随机数生成器来生成边集合，直到边数达到m为止。最后输出的graph即为生成的ER随机图的边集合。

使用py语言生成具有固定边数的ER随机图，不使用扩展库，图不能有重边和自环

### 回答1：
可以使用以下代码生成具有固定边数的ER随机图：

import random

def generate_ER_graph(n, m):
    edges = set()
    while len(edges) < m:
        u = random.randint(0, n-1)
        v = random.randint(0, n-1)
        if u != v:
            edge = (min(u, v), max(u, v))
            edges.add(edge)
    return edges

n = 10 # 节点数
m = 20 # 边数
edges = generate_ER_graph(n, m)
print(edges)

这段代码会生成一个具有 n 个节点、m 条边的ER随机图，并打印出边的集合。注意，这个实现方式并不是最优的，时间复杂度为 O(m^2)，当 m 很大时可能会比较慢。

### 回答2：
在使用Python语言生成具有固定边数的ER随机图时，不使用扩展库的方法如下：

首先，导入Python的random模块以生成随机数。定义一个函数`generate_ER_graph(n, p, m)`，其中`n`为图中节点的个数，`p`为每对节点之间连边的概率，`m`为图中边的个数。

1. 创建一个空的节点列表`nodes`，用来存储图中的节点。
2. 使用循环生成`n`个节点，并将其加入到`nodes`列表中。
3. 创建一个空的边列表`edges`，用来存储图中的边。
4. 使用两层循环遍历所有的节点对`(u, v)`，其中`u`和`v`分别表示节点对中的两个节点。
5. 在内层循环中，根据给定的概率`p`，使用`random.random()`生成一个随机数`rand`，若`rand`小于`p`，则生成一条边`(u, v)`。
6. 生成完所有边后，将其添加到`edges`列表中。
7. 判断生成的边数是否满足要求，若不满足则重新生成，直到满足要求为止。
8. 返回生成的边列表`edges`。

代码示例如下：

import random

def generate_ER_graph(n, p, m):
    nodes = []
    for i in range(n):
        nodes.append(i)
    
    edges = []
    while len(edges) < m:
        for u in nodes:
            for v in nodes:
                if u != v and (random.random() < p):
                    edge = (u, v)
                    if edge not in edges:
                        edges.append(edge)
                if len(edges) == m:
                    break
            if len(edges) == m:
                break
    return edges

n = 5  # 节点个数
p = 0.5  # 连边概率
m = 3  # 边数

edges = generate_ER_graph(n, p, m)
print(edges)

上述代码将生成一个具有5个节点，每对节点之间有50%的概率连边，且图中有3条边的ER随机图，并打印出生成的边列表。

### 回答3：
生成具有固定边数的ER随机图，不使用扩展库，要确保图中没有重边和自环，可以按照以下步骤进行：

1. 导入random模块, 用于生成随机数。
2. 定义一个函数，接收节点数和边数作为输入参数。节点数可以根据边数计算得出，节点数为边数的一半。
3. 创建一个空的邻接矩阵，用于表示图的连接关系。
4. 使用两层循环遍历所有节点的组合，判断是否生成了边，直到边数达到要求为止。
5. 在循环内，通过利用random模块生成一个[0, 1)之间的随机数，如果该值小于给定的概率p，表示生成了一条边。然后再判断该边是否已经存在于邻接矩阵中，如果不存在则记录这条边，同时更新邻接矩阵。
6. 循环结束后，打印输出生成的邻接矩阵，即为生成的ER随机图的连接关系。

下面是使用Python语言实现的示例代码：

import random

def generate_ER_graph(edges):
    nodes = edges // 2
    adjacency_matrix = [[0] * nodes for _ in range(nodes)]

    while edges > 0:
        for i in range(nodes):
            for j in range(i + 1, nodes):
                if edges == 0:
                    break
                    
                if random.random() < 0.5:
                    if adjacency_matrix[i][j] == 0:
                        adjacency_matrix[i][j] = 1
                        edges -= 1

    # 打印输出邻接矩阵
    for row in adjacency_matrix:
        print(row)


# 测试生成具有8条边的ER随机图
generate_ER_graph(8)

以上代码将生成一个具有8条边的ER随机图。可以根据需要修改`generate_ER_graph`函数中的`edges`参数来控制边数。注意，由于随机性的影响，图的生成可能存在一定的随机性，每次运行结果可能会有所不同。