关键节点与邻居搜索：K-Core算法对比K-Hop算法的效能较量

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K-Core算法

K-Core算法是一种网络分析算法，用于发现网络中的核心节点。核心节点是指在网络中具有重要影响力的节点，它们连接着大量其他节点，是网络中的重要信息传播和控制中心。K-Core算法通过逐步删除网络中度小于K的节点，直到网络中不存在度小于K的节点为止，然后得到的网络即为K-Core网络。

K-Core算法的详细步骤如下：

1. 初始化： 将网络中所有节点的度保存在一个列表中，并将网络中的所有节点标记为未访问。
2. 选择一个最小度节点： 从度列表中选择度最小的节点，并将其标记为已访问。
3. 删除度小于K的节点： 将选择的节点的邻居节点的度减1，并更新度列表。如果邻居节点的度小于K，则将其标记为已访问，并继续删除度小于K的节点。
4. 重复步骤2和3 ，直到度列表为空或不能再删除度小于K的节点为止。此时得到的网络即为K-Core网络。

K-Core算法的时间复杂度为O(m)，其中m为网络中的边数。由于需要遍历网络中的节点和边，因此算法的运行时间与网络规模密切相关。在实际应用中，可以使用优化算法或并行计算来加速K-Core算法的运行。

K-Core算法在社交网络分析、互联网路由等领域具有重要应用。通过发现网络中的核心节点，可以了解