K-Core算法：快速上手与图计算

K-Core算法：快速上手与图计算

简介
K-Core算法是一种用于图分析和数据挖掘的重要算法之一。它用于识别图中的核心节点，即那些与至少K个邻居节点相连的节点。通过识别核心节点，K-Core算法可以帮助我们理解图的结构和关键节点的重要性。在本文中，我们将介绍K-Core算法的基本原理，并提供一个用于图计算的示例源代码。

K-Core算法原理
K-Core算法的核心思想是通过迭代删除度数低于K的节点和与这些节点相关的边来找到图中的核心节点。该算法的主要步骤如下：

1. 初始化：将图中所有节点的度数计算出来，并将所有节点的度数存储在一个字典中。
2. 迭代删除：从度数最小的节点开始，逐步删除度数低于K的节点及其相关的边。删除节点后，相关节点的度数会相应减少。
3. 重复步骤2，直到图中没有度数低于K的节点为止。

K-Core算法示例代码
下面是一个使用TuGraph Analytics图计算库来实现K-Core算法的示例代码：

import tgraph as tg

# 构建图
graph =<