graph-theory

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スタートは、言う： list = [2,5,7,1,3] は目的：最大限リスト内の別のエントリでリスト内の各エントリをペア。 log_base_2（（m + n）/ gcd（m、n））が整数でない場合は、値（m、n）のエントリを照合できます。私。（7,3）は有効な照合であり、（1,3）は一致しません。 A=B=list=[2,5,7,1,3] し、次いで二部マッチング問題として扱い：は

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テキストファイル内のデータの直径を探すR

ファイルは20000行と3列のHere you can find a sample from the out1.txt fileで構成されています。私はRに線をインポートしようとしている各20行（私は1000部に各部分は20行で構成する20000行を分割することを意味します）ので、最初に私は別々に各20行を読み取る必要があります直径関数その後、私はグラフとして各部分を読んで直径を見つける必要があ

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グラフの配列に格納されている隣接ポリゴンのリストに4色定理を適用する

4 color theoremを適用したいとします。マップ上の各隣接ポリゴンは異なる色を持つ必要があります。定理によれば、どのような種類のマップでも4色だけが必要です。私は、IDと色IDを含むポリゴンの配列と、隣接するポリゴンのグラフ配列を持っています。出力として、隣接ポリゴンの色IDが異なることを保証するために、各ポリゴンに0〜3（または最大0〜4）のカラーIDを関連付ける必要があります。私

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NetworkX：Djikstraの最短パスとBrandesアルゴリズムとの間の中心性

私は様々なネットワーク指標を計算するいくつかのPythonスクリプトを持っています。グラフ（G）が与えられると、第1のスクリプトは、各ノードから他のすべてのノードまでの平均最短経路を計算し、これをNx1行列（L）に格納する。 NetworkX PythonライブラリからDjikstraのアルゴリズムのimplemntationをこのために使用される： for i in range(num_nod

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プリムアルゴリズムで安全なエッジとは何ですか？

プリムアルゴリズムについては、アルゴリズムの仕組みを理解していますが、このアルゴリズムでは正確には安全なエッジは何ですか？

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ソースからデスティネーションへのパスを見つける反復DFS

DFSの実装をデバッグしてパスを見つけるのを助けてくれてありがとうと思います。私の実装は一般的にうまくいきますが、特定のエッジケースでは、結果が余分にノードに追加されますが、結果リストの次のノードへのパスが存在しないため、ソリューションには含まれません。この問題は、Result.add（nextNode）の配置場所によって発生する可能性がありますが、このバグを修正できませんでした。問題の例を以下

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相関行列を使ってグラフを作成する

この問題を解決するにはいくつかの問題がありますが、データフレームがあり、そこからグラフを作成する必要があります。 A =pd.DataFrame([(1, 0.3, 0.4, 0.7), (0.3, 1, 0.9, 0.2), (0.4, 0.9, 1, 0.1), (0.7, 0.2, 0.1, 1) ], columns=

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グラフの隣接行列の実装

正の整数nを指定すると、n 頂点を持つすべての単純な有向グラフが同じように生成されるように、グラフの隣接行列を生成することによって、n個の頂点を持つ単方向のグラフを生成します。「n 頂点を持つすべての単純な有向グラフは、等しく生成される可能性がある」とはどういう意味ですか？

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networkx代数接続

を計算することができない私は、しかし、その過程で、私は（20個のノードに）グラフを生成 import networkx D = {} for i in range(20): D[i] = [j for j in range(20)] G = networkx.Graph(D) networkx.algebraic_connectivity(G) を用いて第2の画分において20