查找连接到一个节点和具有最大连接边的节点的数量

Question

在图中，如何查找连接（直接绑定）到一个节点的边数？
然后，这将是微不足道的，但如果有任何直接的方法来找到最大边连接到他们的独特（S）节点（S），这将是很好的。
我正在使用Python 2.7和Networkx。

到现在为止，我在做这样的：

sG   = list(nx.connected_component_subgraphs(G)) # sG is a sub_graph of main graph G 
nb_sG   = len(sub_graphs) 
max_con_node = list() 
for m in xrange(nb_sG): 
    sG_nodes  = [(node, len(sG[m].edges(node)), sG[m].edges(node)) for node in sG[m].nodes()] 
    connexions = [i[1] for i in sG_nodes] 
    idx   = [i for i,x in enumerate(connexions) if x==max(connexions)] 
    max_con_node.append((max(connexions), [sG_nodes[i][0] for i in idx])) 

感谢。

Answer 1

看起来您正在使用邻接列表来表示图。因此，要查找连接到节点的边的数量，您可以找到该节点的邻接列表的大小。

要查找具有最多连接边的节点，可以遍历所有节点并找到边连接最多的节点。如果你不得不经常重复这个操作，你可以保留一个指向最边缘的节点的指针，并且只要检查并且可能用新节点替换它，只要你连接额外的边或添加一个新的节点。

退房更多信息，维基百科页面： https://en.wikipedia.org/wiki/Adjacency_list

Answer 2

我认为你询问如何找到一个节点有多少边了。这被称为节点的程度。

G.degree(node)给你节点的程度和G.degree()是一个字典，其键是节点，其值是相应的度数。

所以max(G.degree().items(), key = lambda x: x[1])是一个简单的单线程，返回节点的最大度数（节点，度）。

下面是一个例子：

G = nx.Graph() 
G.add_edges_from([[1,2],[1,3],[2,4],[2,5]]) 
G.degree() 
> {1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 1, 5: 1} 
max(G.degree().items(), key = lambda x: x[1]) 
> (2,3)