可进行有向图的创建，所有简单路径的遍历，并找出其中的最短路径和最长路径。

计算有向图的度Python

图论 使用图算法实现有向图和加权图。 笔记 Python文件比Java文件更发达，您可能应该看看这些文件。 Python 实作 有向图（邻接表） 加权图（邻接表） 遍历 广度优先搜索深度优先搜索 最短路径 广度优先搜索最短路径（有向图） Dikstra的最短路径（加权图） 贝尔曼·福特的最短路径（加权图） 优化的Bellman Ford的最短路径（加权图） Java 实作 有向图（邻接表） 加权图（邻接表） 有向图（邻接矩阵） 加权图（邻接矩阵） 最短路径 Dikstra的最短路径（邻接表） 贝尔曼·福特的最短路径（邻接表）

kosaraju 算法 Kosaraju 算法是一种线性时间算法，用于查找有向图的强连通分量 算法 Kosaraju 算法的工作原理如下： 设 G 为有向图，S 为空栈。 虽然 S 不包含所有顶点： 选择不在 S 中的任意顶点 ''v''。从 ''v'' 开始执行深度优先搜索。 每次深度优先搜索完成扩展顶点 ''u'' 时，将 ''u'' 推到 S 上。 反转所有圆弧的方向以获得转置图。 当 S 非空时： 从 S 弹出顶部顶点 ''v''。从转置图中的 ''v'' 开始执行深度优先搜索。 访问顶点集将给出包含“v”的强连通分量； 记录并从图 G 和堆栈 S 中删除所有这些顶点。等效地，可以使用广度优先搜索 (BFS) 代替深度优先搜索。 表现 需要注意的是，如果图的输入尺寸很大，递归的方式会导致 StackOverflowException。 因此，这里使用迭代版本。

在visual s 上运行的有向图中寻找环路系列

GPLOTDC 绘制有向图GPLOTDC(A,XY) 使用下面描述的默认样式绘制由邻接矩阵 A 和点 xy 表示的有向图GPLOTDC(A,XY,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...) 使用有效的参数名称/值对绘制有向图 输入： A - NxN 邻接矩阵，其中 A(I,J) 非零 (=1) 当且仅当点 I 和 J 之间存在边xy - x/y 坐标的 Nx2 矩阵... - 也可以指定与有效 PLOT 参数一致的参数名称/值对默认打印样式详细信息： 1. 无向（2-way）边绘制为直线（蓝色） 2. 有向（1 向）边缘绘制为弯曲的虚线，曲率弯曲逆时针方向远离一个点（红色） 3. 任何与自身相连的顶点都在它周围画一个圆圈（黑色） 注意：有向边是弯曲的，因此可以轻松显示边缘方向。 对于远离点的边缘，曲率会逆时针弯曲（或向直线的右侧弯曲）。 例如，在屏幕截图中，有一条边连接点

一个完整的有向图课程设计，一共含有20个方法。分享给大家一起学习。

包含了无向图的几乎所有的操作函数

在MATLAB平台实现寻找无向图中过指定顶点的所有环的代码源文件；MATLAB版本：2018a

环境：ubuntu16.04，python2.7.12 版本：networkx==2.2, matplotlib==1.5.1, numpy==1.11.0 官方文档：https://networkx.github.io/documentation/networkx-2.2/ 参考：https://www.cnblogs.com/minglex/p/9205160.html 创建图 import networkx as nx graph = nx.DiGraph() 节点 添加节点： graph.add_node(1) graph.add_node(2, value=float('inf'