Python NetworkX connected_double_edge_swap用法及代碼示例

嘗試在圖形 G 中指定數量的 double-edge 交換。

double-edge 交換刪除兩個隨機選擇的邊 (u, v) 和 (x, y) 並創建新邊 (u, x) 和 (v, y) ：

u--v            u  v
       becomes  |  |
x--y            x  y

如果 (u, x) 或 (v, y) 已存在，則不執行交換，因此交換邊的實際數量始終為 at most nswap 。

參數：

G：圖形

無向圖

nswap：整數(可選，默認=1)

要執行的double-edge 交換次數

_window_threshold：整數

每次交換後將檢查圖形連接性的窗口大小。

此函數中的“window” 是一個動態更新的整數，表示在檢查圖形是否保持連接之前嘗試進行交換的次數。它是一種優化，用於減少算法的運行時間，以換取增加的實現複雜性。

如果窗口大小低於此閾值，則算法在每次交換後檢查圖是否保持連接，方法是檢查是否存在連接剛剛刪除邊的兩個節點的路徑。如果窗口大小高於此閾值，則算法執行窗口中的所有交換，然後才檢查圖形是否仍然連接。

seed：整數、random_state 或無(默認)

隨機數生成狀態的指示符。請參閱隨機性。

返回：

int

兌換成功次數

拋出：

NetworkXError

如果輸入圖未連接，或者該圖的節點少於四個。

注意：

初始圖G 必須是連接的，並且生成的圖是連接的。圖 G 已就地修改。

參考：

1

C. Gkantsidis and M. Mihail and E. Zegura, The Markov chain simulation method for generating connected power law random graphs, 2003. http://citeseer.ist.psu.edu/gkantsidis03markov.html