标签: networkit

我仔细阅读了文档，但我仍然不清楚如何使用 G.forEdges()，它被描述为“实验边缘迭代器接口”。

假设我想降低图形的密度。我有一个排序的权重列表，我想根据它们的权重删除边，直到图分成两个连接的组件。然后我将选择保持图形连接的最少链接数。我会做这样的事情：

cc = components.ConnectedComponents(G).run()
while cc.numberOfComponents()==1:
    for weight in weightlist:
        for (u,v) in G.edges():
            if G.weight(u,v)==weight:
                G=G.removeEdge(u,v)

顺便说一下，我从文档中知道有这个边缘迭代器，它可能以更有效的方式进行迭代。但是从文档中我真的无法理解如何正确使用 this forEdges，并且我无法在互联网上找到一个示例。有任何想法吗？

或者也许是做我想做的事情的另一种想法：因为它是一个巨大的图（1.25 亿个链接），即使我在一个集群上工作，迭代也将永远持续下去。

我不确定我是否理解 Networkit 如何处理节点的名称。

假设我使用另一个 Python 模块（如 Networkx）从边缘列表中读取一个大图；然后我将其转换为网络图并执行一些操作，例如计算成对距离。执行此操作的一段简单代码可以是：

import networkx as nx\nimport networkit as nk\n\nnxG=nx.read_edgelist('test.edgelist',data=True)\n\nG = nk.nxadapter.nx2nk(nxG, weightAttr='weight')\n\napsp = nk.distance.APSP(G)\napsp.run()\ndist=apsp.getDistances()\n

十分简单。

现在，如果我想对这些距离做一些事情该怎么办？例如，如果我想根据（我不知道\xe2\x80\x99）路径上的权重或任何其他需要检索原始节点 ID 的度量来绘制它们，该怎么办？

这getDistances()函数返回一个列表列表，每个节点都有一个列表，其中包含到每个其他节点的距离，但我不知道 Networkit 如何将节点 \xe2\x80\x99 名称映射到它用作节点标识符的整数序列，因此计算距离并将其存储在输出中所遵循的顺序。