图密度

图的密度是指图中实际边数与图中可能的最大边数之比，假设不存在多重边。

用法

edge_density(graph, loops = FALSE)

参数

graph

输入图。

loops

逻辑常量，表示图中是否可以存在环边。这会影响图中可能的最大边数的计算。如果此参数设置为 FALSE，但图中包含自环，则结果将没有意义。

值

实数常量。对于具有零顶点的空图，此函数返回 NaN (=0.0/0.0)。

详细信息

密度的概念对于多重图来说定义不明确。请注意，此函数不检查图是否具有多重边，并且对于此类图将返回无意义的结果。

参考文献

Wasserman, S., and Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.

参见

vcount(), ecount(), simplify() 用于消除多重边和/或环边。

其他结构属性：bfs(), component_distribution(), connect(), constraint(), coreness(), degree(), dfs(), distance_table(), feedback_arc_set(), feedback_vertex_set(), girth(), is_acyclic(), is_dag(), is_matching(), k_shortest_paths(), knn(), reciprocity(), subcomponent(), subgraph(), topo_sort(), transitivity(), unfold_tree(), which_multiple(), which_mutual()

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com

C 库中的相关文档

density().

示例

edge_density(make_empty_graph(n = 10)) # empty graphs have density 0
#> [1] 0
edge_density(make_full_graph(n = 10)) # complete graphs have density 1
#> [1] 1
edge_density(sample_gnp(n = 100, p = 0.4)) # density will be close to p
#> [1] 0.3935354

# loop edges
g <- make_graph(c(1, 2, 2, 2, 2, 3)) # graph with a self-loop
edge_density(g, loops = FALSE) # this is wrong!!!
#> [1] 0.5
edge_density(g, loops = TRUE) # this is right!!!
#> [1] 0.3333333
edge_density(simplify(g), loops = FALSE) # this is also right, but different
#> [1] 0.3333333