Python NetworkX node_connectivity用法及代碼示例

返回圖或有向圖 G 的節點連通性的近似值。

節點連接性等於必須刪除以斷開 G 或使其變得微不足道的最小節點數。根據門格爾定理，這等於節點獨立路徑的數量(除了源和目標之外不共享節點的路徑)。

如果提供了源節點和目標節點，則此函數返回本地節點連接性：必須刪除以破壞 G 中從源到目標的所有路徑的最小節點數。

該算法基於快速近似，該近似給出了兩個節點之間的節點獨立路徑的實際數量的嚴格下界[1]。它適用於有向圖和無向圖。

參數：

G：NetworkX 圖

無向圖

s：節點

源節點。可選的。默認值：無。

t：節點

目標節點。可選的。默認值：無。

返回：

K：整數

G 的節點連通性，或本地節點連通性(如果提供了源和目標)。

注意：

該算法[1]通過使用BFS計算兩個節點之間的最短路徑來查找兩個節點之間的節點獨立路徑，將找到的路徑的節點標記為‘used’，然後搜索除標記為已使用的節點之外的其他最短路徑，直到不再存在路徑為止。它不精確，因為最短路徑可能使用節點，如果路徑較長，則可能屬於兩個不同的節點獨立路徑。因此，它僅保證節點連接性的嚴格下限。

參考：

1(1,2)

White, Douglas R., and Mark Newman. 2001 A Fast Algorithm for Node-Independent Paths. Santa Fe Institute Working Paper #01-07-035 http://eclectic.ss.uci.edu/~drwhite/working.pdf

例子：

>>> # Platonic octahedral graph is 4-node-connected
>>> from networkx.algorithms import approximation as approx
>>> G = nx.octahedral_graph()
>>> approx.node_connectivity(G)
4