随机且均匀地采样树

sample_tree() 从标记树的集合中，以随机且均匀的方式生成具有给定节点数的随机树。

用法

sample_tree(n, directed = FALSE, method = c("lerw", "prufer"))

参数

n

树中的节点数

directed

是否创建有向树。树的边从根节点向外定向。

method

用于生成树的算法。 ‘prufer’ 均匀地采样 Prüfer 序列，然后将采样的序列转换为树。 ‘lerw’ 在完整图上执行循环消除随机游走，以均匀地采样其生成树。（这也称为 Wilson 算法）。 默认值为 ‘lerw’。 请注意，基于 Prüfer 序列的方法目前不支持有向树。

值

一个图对象。

详细信息

换句话说，该函数以相同的概率生成每个可能的具有给定节点数的标记树。

参见

随机图模型（游戏） bipartite_gnm(), erdos.renyi.game(), sample_(), sample_bipartite(), sample_chung_lu(), sample_correlated_gnp(), sample_correlated_gnp_pair(), sample_degseq(), sample_dot_product(), sample_fitness(), sample_fitness_pl(), sample_forestfire(), sample_gnm(), sample_gnp(), sample_grg(), sample_growing(), sample_hierarchical_sbm(), sample_islands(), sample_k_regular(), sample_last_cit(), sample_pa(), sample_pa_age(), sample_pref(), sample_sbm(), sample_smallworld(), sample_traits_callaway()

C 库中的相关文档

tree_game().

示例

g <- sample_tree(100, method = "lerw")