BA模型网络生成算法实现

"这篇文档介绍了一种简单的BA(Bollobás-Aldous-Richardson)网络生成代码，BA网络是一种无标度网络模型，常用于复杂网络的研究。该代码适用于初学者，提供了生成BA网络的基本步骤和数据结构。" 在计算机科学和网络科学中，BA网络是一个重要的概念，它模拟了现实世界中许多复杂网络的特性，如互联网、社交网络等。BA网络具有无标度特性，即网络中的节点连接度分布遵循幂律分布，少数节点拥有大量连接（称为“中心节点”），而大多数节点则只有少量连接。 这段代码首先定义了两个常量：`population100`表示网络中的节点数量，`neighbors_max600`表示每个节点最多可以连接的邻居数。接着定义了一个名为`vertices`的类，代表网络中的节点，包含两个属性：`posibility`表示节点被选中的概率，`connection_num`表示节点的连接数。 `verticesv[population]`数组存储了所有节点的信息，而`neighbors[population][neighbors_max]`二维数组则记录了节点之间的连接关系。`init_network()`函数是生成BA网络的核心函数。 在函数内部，首先初始化一个包含`net_m0`个节点的完全连接网络，这里的`net_m0`通常设为2，因为最初始的网络至少需要两个节点相互连接。接着，从`net_m0`到`population`的每个节点依次添加，每次添加的新节点会与`net_m`个已存在节点建立连接。 在添加新节点的过程中，通过计算每个已有节点的连接可能性（根据它们的连接数相对于当前总连接数的比例），然后利用随机数来确定新节点的连接目标。为了避免重复连接，代码使用了一个检查过程，确保没有将同一节点多次作为新节点的邻居。 整个过程持续进行，直到达到预设的节点总数`population`。这样就生成了一个具有无标度特性的BA网络模型。这种生成方法简单且易于理解，是研究复杂网络特性和算法的良好起点。