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图论于Python 图论算法是在python中实现的。 Jupyter Notebook用于演示该概念，Networkx库在多种算法中用于可视化图形。

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GrTheory - 图论工具箱。 职能： 包装： maxindset - 解决图形的最大独立（稳定）集问题。 maxmatch - 解决图形的最大匹配问题。 覆盖物： minedgecover - 解决图的最小边覆盖问题。 minvercover - 解决图的最小顶点覆盖问题。 支配集： mindomedgeset - 解决图边的最小支配（吸收）集问题。 mindomverset-解决图顶点的最小支配（吸收剂）设置问题。 派系： maxcompsub - 解决图的最大完全子图问题。 着色： minedgecolor-解决图形边缘的最小规则颜色问题。 minvercolor - 解决图形顶点的最小规则颜色问题。 周期和cocycles： eulerianpath - 找到图的欧拉路径或循环。 cocyclebasis - 找到连通图的所有独立割集。 部分订购： orderstrongc

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图论 介绍 图论有时被称为复杂网络或网络科学或网络分析，是离散数学中最前卫的研究领域之一，也是我最喜欢的学科之一。 在这里，“图形”是首选名称，因为太多的人将“网络”一词与互联网联系在一起。 鉴于数据科学的繁荣，图论一直被机器学习的炒作所笼罩。 但是，一些一流的技术公司（例如Google和Facebook）在很大程度上依赖于图论的研究。 该存储库旨在增加图论对所有读者的了解。 它包含常见的图形算法，流行的网络模型，有趣的基于代理的仿真和惊人的复杂系统。 代码范围从基本级别到复杂级别，在生态学，流行病学，社会学，经济学，金融学等领域都有广泛的应用。Julia和Python均用于构建不同的脚本。 随着我逐渐攀升学习曲线，越来越多的有趣内容将会涌现出来。 敬请关注！ 目录 演算法 马图拉·贝克（Matula Beck） 原始 应用领域 疫情暴发 外汇套利 人居竞赛 人居占用 核心 骑士之旅

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