根据边集求节点和其对应的度

sanananana

于 2021-10-12 20:39:36 发布

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分类专栏：代码笔记文章标签： pytorch

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这篇博客介绍了如何处理无向图的边集，通过将边集的上下两行颠倒并拼接，然后利用numpy的unique函数，可以有效地计算出图中每个节点的度数。这种方法对于理解和操作图的结构非常有用，特别是在图算法的实现中。

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# edges为边集，(2,E)，E为边个数。[[1,2][3,4]]表示有（1，3）（2，4）两条边
# 若计算无向图，首先将edges的上下两行颠倒，拼在一起
Edges = torch.cat([edges[::-1, :], edges], dim=1)
# 然后直接用unique函数完美解决
ind, deg = np.unique(edges.cpu().numpy(), return_counts=True)  # 节点和对应的度