NetworkX 2.6rc1详细参考手册：涵盖140+算法与数据结构

《NetworkXReference》是一本详尽记录网络分析与图论算法的900多页专业参考书，由Aric Hagberg、Dan Schult和Pieter Swart三位作者编著，于2021年2月发布。该书主要围绕Python的网络分析库NetworkX展开，涵盖了从基础概念到高级算法的广泛内容。 **1. 引言与基础** - **NetworkX基础知识**：介绍NetworkX的核心概念，包括图的基本定义，以及如何在Python中创建、操作和理解图。 - **图的创建**：讲解如何通过多种方式（如节点和边的列表、邻接矩阵、邻接列表等）在NetworkX中构建图形结构。 - **图的报告与展示**：涉及图的各种属性查看，以及如何输出和可视化图的结构和特性。 - **算法基础**：提供对基本图算法的概述，如遍历、搜索、最短路径等。 **2. 图类型与视图** - **选择合适的图类**：指导读者根据具体需求选择适合的图模型，如无向图、有向图或混合图。 - **基本图类型**：介绍不同类型图的特点，如树、森林、环、完全图等。 - **图视图**：区分核心视图（如原图、子图等）、过滤视图（仅显示特定属性的节点和边）的概念。 - **图数据结构**：深入解析NetworkX内部如何存储和处理图数据。 **3. 算法详解** - **近似算法与启发式**：探讨在求解复杂问题时使用的优化方法。 - **图的统计特性**：涉及度分布、聚类系数、 assortativity（同质性）等度量。 - **特定主题算法**：如星形结构、分块、连通性分析（桥、连通分量、组件）、核心-壳结构、覆盖问题、循环检测、切点等。 - **流与容量问题**：如最大流、最小割等经典网络分析问题。 - **图的周期性和距离计算**：探讨距离相关算法，如欧拉路径、最短路径、中心性测量（如度中心性、接近中心性）。 这本书不仅提供了丰富的理论知识，还包含了实用的代码示例，对于任何从事网络科学、社交网络分析或数据科学工作的Python开发者来说，都是不可或缺的参考资料。通过深入阅读和实践，读者可以掌握如何在实际项目中高效地使用NetworkX进行图论分析和算法实现。