GraphGenerator：构建随机与无标度网络模型的Java图生成器

资源摘要信息:"GraphGenerator是一个图形生成器，它能够根据随机网络和无标度网络模型生成图。该应用程序接口分为两个主要部分，一部分用于生成随机网络图形，另一部分用于生成无标度网络图形。其中，随机网络图形的生成基于Erdos-Renyi模型，无标度网络图形的生成则基于Barabasi-Albert模型。 随机网络模型（Erdos-Renyi）: 随机网络模型是网络理论中的一个重要模型，它通过在节点对之间随机创建链接来生成网络。这个模型最著名的方法是由Paul Erdos和Alfred Renyi提出的。在这个模型中，节点对之间形成链接的概率是恒定的，这个概率用参数p表示。如果两个节点之间存在链接，则概率为p，否则为1-p。生成随机网络图形时，需要两个关键参数： 1. 图中节点的总数（N），必须是大于0的值。 2. 任意两个节点之间形成链接的概率（p），其值必须位于0.0到1.0之间。 无标度网络模型（Barabasi-Albert）: 无标度网络模型是一种特殊的网络，其度分布遵循幂律分布，意味着网络中大部分节点的连接数量比较少，而少数节点（即“集线器”或“枢纽节点”）则连接了大部分其他的节点。Barabasi-Albert模型是一种演化模型，它通过“偏好连接”的机制来模拟网络的生长过程，以此生成无标度网络。在这个模型中，新加入的节点倾向于与网络中度数较高的节点建立连接。这种模型能够生成具有自相似性质的网络结构，并且网络的增长通常会伴随幂律分布的度分布。 Java: 由于提供的标签为Java，我们可以推断出GraphGenerator图形生成器的实现语言是Java。这意味着它是一个用Java语言编写的软件库或者应用程序，可以用来在Java环境中生成和处理图形。Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，由于其“一次编写，到处运行”的特性以及丰富的类库支持，被广泛应用于企业级应用、移动应用（尤其是Android平台）、大型系统以及科学计算等领域。 GraphGenerator-master: 这是提供的压缩包文件名称，表明上述的GraphGenerator图形生成器的源代码可能被打包在名为“GraphGenerator-master”的压缩包中。这通常表示代码被托管在某种版本控制系统中，例如Git。'master'分支通常是指默认分支，包含了项目的最新代码。开发者或用户需要解压这个压缩包来获取GraphGenerator图形生成器的源代码，并进一步进行编译、安装或修改。对于想要研究、使用或改进该图形生成器的个人来说，这个文件名是一个重要的线索，指引他们获取项目的源代码。"