使用 igraph python 从图中提取某个组件

Question

问题描述：

目的是提取某个顶点所属的组件，以计算其大小。

代码步骤：

• 使用igraph方法clusters()获取图中所有连通分量（c.c）的列表。
• 然后，遍历 c.c 列表，同时每次检查某个节点是否属于它。
• 找到后，我计算它的大小。

代码如下：

def sizeofcomponent(clusters, vertex):
    for i in range(len(clusters)):
        if str(vertex) in clusters.subgraphs()[i].vs["name"]:
            return(len(clusters.subgraphs()[i].vs["name"]))

问题是这段代码将用于非常大图，这种处理方式大大降低了我的代码速度。有什么办法可以改善吗？

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EDIT 01：算法工作原理的解释

1. 假设下图是主图：

2. 计算Maximal Independent Set (MIS)，我们得到以下图表，我称之为components：

3. 从主图随机添加一个节点，该节点属于主图但不属于组件 （不是 MIS 的一部分）。 示例： 将节点 10 添加到组件。

4. 计算它形成的组件的大小。

5. 对所有节点（不属于组件 (MIS) 的节点）重复该过程。

6. 最后，形成最小组件（最小尺寸）的节点是永久添加到组件的节点。

您的解决方案：

• 执行以下代码时（i 为顶点）：

    cls = components.clusters()
    c = cls.membership[i]

变量 c 的值将是以下列表：

示例：节点 (2) 属于组件 1（id 为 1）。

为什么它对我不起作用：

以下代码行不会给我正确的结果：

    cls = components.clusters()
    c = cls.membership[i]

因为列表 c 中节点的 id 与节点的 name 不匹配。示例：cls.membership[i] 会给出异常错误：列表超出范围。而不是正确的结果是：4.

此外，根据您的代码，在您的情况下，大小是按以下方式计算的：

    c = components.membership[i]
    s = components.membership.count(c)

Answer 1

你可以简单的通过做得到i所属的组件顶点

components = G.clusters()
c = components.membership[i]

然后您可以使用 c 获取组件的大小

s = components.size(c)