directed_joint_degree_graph#

directed_joint_degree_graph(in_degrees, out_degrees, nkk, seed=None)[source]#

生成具有联合度序列的随机简单有向图。

Parameters:
degree_seq包含元组（大小为3）的列表

degree_seq 包含带有节点ID、入度和出度的节点元组。

nkk整数的字典的字典

有向联合度字典，对于出度为k的节点（字典的第一层）和入度为l的节点（字典的第二层） 描述边的数量。

seed可哈希对象，可选

随机数生成器的种子。

Returns:
GGraph

具有指定输入的有向图。

Raises:
NetworkXError

如果 degree_seq 和 nkk 不能实现为简单有向图。

Notes

类似于无向版本： 在“while循环”的每次迭代中，算法选择两个未连接的节点 v 和 w，其度数分别为 k 和 l， 对于这些节点，nkk[k][l] 尚未达到其目标值，即（对于给定的 k,l）：n_edges_add < nkk[k][l]。 然后添加边 (v,w)，并且总是将图 G 中的边数增加一。

该算法的智能之处在于，总是可以添加一条边在未连接的节点 v 和 w 之间， 对于这些节点，nkk[degree(v)][degree(w)] 尚未达到其目标值，即使其中一个或两个节点没有空闲的存根。 如果节点 v 或 w 没有空闲的存根，我们执行一个“邻居交换”，即一个边重连操作，该操作释放一个空闲的存根同时保持 nkk 不变。

有向版本的区别在于，邻居交换可能无法重新连接，但在这些情况下，可以使用未饱和节点代替，参见 [1] 的详细描述和证明。

算法继续进行 E（图中的边数）次“while循环”迭代，此时给定的 nkk[k][l] 的所有条目都达到了其目标值，构造完成。

References

[1] B. Tillman, A. Markopoulou, C. T. Butts & M. Gjoka,

“Construction of Directed 2K Graphs”. In Proc. of KDD 2017.

Examples

>>> in_degrees = [0, 1, 1, 2]
>>> out_degrees = [1, 1, 1, 1]
>>> nkk = {1: {1: 2, 2: 2}}
>>> G = nx.directed_joint_degree_graph(in_degrees, out_degrees, nkk)
>>>
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