Python NetworkX power用法及代码示例

返回图的指定幂。

\(k\) 表示为 \(G^k\) ，是同一组节点上的图，其中两个不同的节点 \(u\) 和 \(v\) 在 \(G^k\) 中相邻当且仅当 \(u\) 和\(G\) 中的 \(v\) 最多为 \(k\) 。

参数：

G：图形

NetworkX 简单图形对象。

k：正整数

将图形提升到 G 的功率。

返回：

NetworkX 简单图

G 到电源 k 。

抛出：

ValueError

如果 index k 不是正数。

NetworkXNotImplemented

如果G 不是一个简单的图。

注意：

“power graph” 的定义来自 Bondy 和 Murty 的 Graph Theory 练习 3.1.6 [1]。

参考：

1

10. 1. Bondy, U. S. R. Murty, Graph Theory. Springer, 2008.

例子：

取连续幂时，边的数量永远不会减少：

>>> G = nx.path_graph(4)
>>> list(nx.power(G, 2).edges)
[(0, 1), (0, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 3)]
>>> list(nx.power(G, 3).edges)
[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 2), (1, 3), (2, 3)]

k`th power of a cycle graph on *n* nodes is the complete graph on *n* nodes, if `k 至少为 n // 2 ：

>>> G = nx.cycle_graph(5)
>>> H = nx.complete_graph(5)
>>> nx.is_isomorphic(nx.power(G, 2), H)
True
>>> G = nx.cycle_graph(8)
>>> H = nx.complete_graph(8)
>>> nx.is_isomorphic(nx.power(G, 4), H)
True