使用Julia计算实例集的每个图G的SVC。首先创建图G‘。

要计算图G的强顶点连通性（SVC），可以按照以下步骤：

1. 创建一个新图G'，通过添加一个新顶点v并将其连接到G中的每个顶点来完成。

2. 对于G中的每个顶点u，计算包含u和v的最小强连通分量的大小。这可以通过计算u的邻居诱导的子图的强连通分量，并检查v是否可以从每个分量到达来完成。

3. G的SVC是在步骤2中计算的大小的所有顶点u的最小值。

要将此技术应用于实例集中的每个图，我们可以使用一个程序或脚本，读取图形，执行上述步骤，并输出SVC。程序可以使用标准图形库，如LightGraphs，进行图形操作。

以下是使用LightGraphs在Julia中实现此技术的示例代码：

using LightGraphs

# read in the graph G from a file or input
G = SimpleGraphIO.GraphMLFile("graph.xml") |> SimpleGraphs.SimpleGraph

# create the new graph G'
nv = nv(G)
v = nv + 1
G_prime = SimpleGraph(nv + 1)
add_vertices!(G_prime, nv)
add_vertex!(G_prime)
for u in 1:nv
    add_edge!(G_prime, u, v)
end

# compute the SVC of G
svc = Inf
for u in 1:nv
    neighbors = neighbors(G, u)
    push!(neighbors, v)
    subgraph = induced_subgraph(G_prime, neighbors)
    components = connected_components(subgraph)
    for component in components
        if v in component
            size = length(component)
            if size < svc
                svc = size
            end
        end
    end
end

println("SVC of G: ", svc)

这个代码使用LightGraphs从GraphML文件中读取图G，创建新图G'，然后通过迭代G中的每个顶点计算包含u和v的最小强连通分量的大小来计算SVC。 SVC存储在变量`svc`中并打印到控制台。