将通用图转换为森林

在图上执行广度优先搜索，并通过复制多次找到的顶点将其转换为树或森林。

用法

unfold_tree(graph, mode = c("all", "out", "in", "total"), roots)

参数

graph

输入图，它可以是有向图或无向图。

mode

字符串，定义用于广度优先搜索的路径类型。“out”跟随输出边，“in”跟随输入边，“all”和“total”都跟随它们。此参数对于无向图将被忽略。

roots

一个向量，给出执行广度优先搜索的顶点。通常它包含每个组件的一个顶点。

值

包含两个组件的列表

tree

结果，一个 igraph 对象，一棵树或一片森林。

vertex_index

一个数字向量，给出了从新图的顶点到旧图的顶点的映射。

详细信息

森林是一个图，其组件是树。

roots 向量可以通过简单地对图的所有组件进行拓扑排序来计算，请参见以下示例。

参见

其他 structural.properties: bfs(), component_distribution(), connect(), constraint(), coreness(), degree(), dfs(), distance_table(), edge_density(), feedback_arc_set(), feedback_vertex_set(), girth(), is_acyclic(), is_dag(), is_matching(), k_shortest_paths(), knn(), reciprocity(), subcomponent(), subgraph(), topo_sort(), transitivity(), which_multiple(), which_mutual()

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com

示例

g <- make_tree(10) %du% make_tree(10)
V(g)$id <- seq_len(vcount(g)) - 1
roots <- sapply(decompose(g), function(x) {
  V(x)$id[topo_sort(x)[1] + 1]
})
tree <- unfold_tree(g, roots = roots)