Boost库是一个十分强大的C++类库，提供了大量的模板函数和数据结构，可以帮助开发人员高效地完成各种算法和数据处理任务

完美代码

于 2023-08-30 00:18:33 发布

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文章标签： c++ 数据结构算法 C/C++

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本文介绍了如何利用Boost库中的boost::all_degree_centralities函数计算图中所有节点的中心性度量值，适用于社交网络分析。通过示例展示了如何定义图类型，添加节点和边，以及调用函数输出结果。

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Boost库是一个十分强大的C++类库，提供了大量的模板函数和数据结构，可以帮助开发人员高效地完成各种算法和数据处理任务。其中boost::all_degree_centralities函数是计算所有节点的中心性度量值的函数，可用于社交网络分析等领域。下面我们将介绍如何使用boost::all_degree_centralities函数，并给出相应的测试程序。

首先，我们需要定义一个图类型，例如使用boost::adjacency_list类：

#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>

typedef boost::adjacency_list<boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS> Graph;

接下来，我们需要向图中添加节点和边。这里我们使用随机图生成器boost::generate_random_graph函数：

#include <boost/graph/random.hpp>

Graph g;
boost::generate_random_graph(g, 100, 200); //随机生成100个节点、200条边的无向图

现在，我们可以调用boost::all_degree_centralities函数来计算所有节点的中心性度量值，并输出结果：

#include <boost/graph/centrality/all.hpp>
#include <iostream>

std::vector<double>

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