无向图中三角形个数

该文介绍了一种求解无向图中三角形个数的算法,通过按顶点度数排序,计算每个顶点的A[v]集合,遍历每条边并求交集来实现。算法在数据集cit-Patents上运行,得到7515023个三角形,并在6272ms内完成。

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给定一个无向图,求出此图中包含三角形的个数。
    图中三角形指的是:在图中任意选择三个顶点,且这三个顶点之间任意两个点都有一条来自原图中的边。求出图中三角形个数有许多应用(1)在qq中两个好友之间的共同好友个数(2)好友推荐应用。(3)图的聚集系数。(4)小世界网络。
本文中所给出的算法思想:
    1.对图中的所有顶点按照度数由小到大进行排序。
    2.计算图中每个顶点的A[v]集合。A[v]满足(1)集合中的元素是v的邻接点(2)排名在顶点v之后。此步骤可以保证每个三角形只被计算一次。
    3.对图中每条边(u,v)进行遍历,每访问一条边(u,v),求出A[v]和A[u]的交集。累计每条边的交集个数。最后交集的个数即图中三角形的个数。
如下图所示:
    (1)顶点按照度数由小到大进行排序{2,0,4,3,1}。
    (2)求出每个顶点的A[v]集合。A[0]={1,3}、A[1]={}、A[2]={1}、A[3]={1}以及A[4]={1,3}。
    (3)求出每条边(u,v)中A[u]和A[v]的交集中元素的个数:(A[0],A[3])=1和(A[4],A[3])=1。

### 使用邻接矩阵表示和绘制无向图 在Python中,可以使用`networkx`库来处理图形结构,并通过`matplotlib`来进行可视化。对于给定的六个节点 `[0, 1, 2, 3, 4, 5]` 和相应的邻接矩阵,可以通过以下方式构建并展示对应的无向图。 #### 构建无向图 首先定义一个函用于初始化基于输入邻接矩阵的无向图对象: ```python import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt def create_graph_from_adj_matrix(adj_matrix): G = nx.Graph() # 创建一个新的空Graph实例 # 添加边到graph中;注意这里只遍历下三角形部分因为这是无向图 for i in range(len(adj_matrix)): for j in range(i + 1): if adj_matrix[i][j] != 0: G.add_edge(j, i, weight=adj_matrix[i][j]) return G ``` 接着提供具体的邻接矩阵作为参调用上述函创建图表: 假设有一个简单的例子邻接矩阵如下所示 (请注意实际应用时应该替换为你自己的据): | | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |-------|---|---|---|---|---|---| | **0** | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | | **1** | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | | **2** | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | | **3** | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | | **4** | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | | **5** | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 将其转换为NumPy组形式以便于后续操作: ```python example_adj_matrix = np.array([ [0, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 0, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 1, 0, 1], [0, 0, 0, 1, 1, 0] ]) G = create_graph_from_adj_matrix(example_adj_matrix) ``` #### 绘制无向图 最后一步是渲染这个图,这可以通过NetworkX内置的方法完成: ```python pos = nx.spring_layout(G) # 定位布局算法 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=700) # 节点样式设置 nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=G.edges(), edge_color='black') # 边缘线颜色设定 nx.draw_networkx_labels(G, pos) plt.axis('off') plt.show() ``` 这样就可以得到由指定邻接矩阵所描述的一个直观可视化的无向图[^1]。
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