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Python NetworkX random_tree用法及代码示例

本文简要介绍 networkx.generators.trees.random_tree 的用法。

用法: random_tree(n, seed=None, create_using=None)

返回 n 节点上的均匀随机树。

参数：

n：int: 一个正整数，表示树中的节点数。
seed：整数、random_state 或无(默认): 随机数生成状态的指示符。请参阅随机性。
create_using：NetworkX 图形构造函数，可选(默认=nx.Graph): 要创建的图表类型。如果是图形实例，则在填充之前清除。

返回：

NetworkX 图: 一棵树，以无向图的形式给出，其节点是集合 {0, ..., n - 1} 中的数字。

抛出：

NetworkXPointlessConcept: 如果n 为零(因为空图不是树)。

注意：

此函数的当前实现生成一个均匀随机的 Prüfer 序列，然后通过from_prufer_sequence() 函数将其转换为树。由于长度为n - 2 的 Prüfer 序列与 n 节点上的树之间存在双射，因此从 n 节点上的所有树的集合中均匀随机选择树。

例子：

>>> tree = nx.random_tree(n=10, seed=0)
>>> print(nx.forest_str(tree, sources=[0]))
╙── 0
    ├── 3
    └── 4
        ├── 6
        │   ├── 1
        │   ├── 2
        │   └── 7
        │       └── 8
        │           └── 5
        └── 9

>>> tree = nx.random_tree(n=10, seed=0, create_using=nx.DiGraph)
>>> print(nx.forest_str(tree))
╙── 0
    ├─╼ 3
    └─╼ 4
        ├─╼ 6
        │   ├─╼ 1
        │   ├─╼ 2
        │   └─╼ 7
        │       └─╼ 8
        │           └─╼ 5
        └─╼ 9

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注：本文由纯净天空筛选整理自networkx.org大神的英文原创作品 networkx.generators.trees.random_tree。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。