networkx中如何获得最大连通子图的大小

要获得最大连通子图的大小，可以使用networkx库中的connected_components和subgraph函数。具体步骤如下：

1. 使用connected_components函数获取图中所有连通子图的节点列表。
2. 遍历每个连通子图，使用subgraph函数获取子图，然后使用len函数获取其大小。
3. 找到所有连通子图中最大的一个，即为最大连通子图的大小。

以下是示例代码：

import networkx as nx

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2),(2,3),(4,5),(5,6),(6,7),(8,9),(9,10),(10,11)])

# 获取所有连通子图
components = nx.connected_components(G)

# 遍历每个连通子图，获取子图大小
max_size = 0
for component in components:
    subgraph = G.subgraph(component)
    size = len(subgraph)
    if size > max_size:
        max_size = size

print("最大连通子图的大小为：", max_size)

输出结果为：

最大连通子图的大小为： 7

相关问题

如何找到networkx里的最大连通子图

你可以使用 NetworkX 库的 connected_component_subgraphs() 方法来找到最大连通子图。这个方法将原始图形分解成多个连通子图，然后你可以使用 max() 函数来找到具有最大节点数的子图。以下是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个图形
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (4, 5), (5, 6), (6, 4)])

# 找到所有连通子图
subgraphs = nx.connected_component_subgraphs(G)

# 找到最大连通子图
largest_subgraph = max(subgraphs, key=len)

# 输出最大子图的节点数
print("Number of nodes in largest subgraph:", len(largest_subgraph))

输出结果应该是：

Number of nodes in largest subgraph: 4

在这个例子中，最大的连通子图是由4个节点组成的。

networkx 获取最大连通子图

可以使用 `networkx` 库中的 `connected_component_subgraphs` 函数获取图中的所有连通子图，然后再找到最大的连通子图。

下面是一个示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (4, 5)])

# 获取所有连通子图
subgraphs = list(nx.connected_component_subgraphs(G))

# 找到最大的连通子图
max_subgraph = max(subgraphs, key=len)

在上述代码中，我们首先创建了一个图 `G`，然后使用 `connected_component_subgraphs` 函数获取所有连通子图。最后，我们使用 `max` 函数和 `len` 函数找到最大的连通子图 `max_subgraph`。