[MC] = MAXIMALCLIQUES(A,V_STR) 给定图的布尔邻接矩阵 A，使用 Bron-Kerbosch 算法以递归方式找到 A 上的所有最大团。 V_STR 是一个可选的输入字符串，带有要使用的 Bron-Kerbosch 算法的版本（“v1”或“v2”）。 版本 2 更快（并且是默认值），并且版本 1 被包含在内以供后代使用。 输出矩阵 MC 在其列中包含最大集团。 注意：此函数可用于通过提供 A 的补集作为输入图来计算图 A 的最大独立集。 注意：此函数可用于通过提供 A 的线图的补集作为输入图来计算图 A 的最大匹配。 参考：Bron、Coen 和 Kerbosch，Joep，“算法 457：查找无向图的所有集团”，ACM 通信，卷。 16，没有。 9, pp: 575–577, 1973 年 9 月。 参考：Cazals, F. 和 Karande,

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

最大独立集和最大集团在许多应用程序中都很有用。 列出它们的幼稚方式可能需要大量计算。 该包包含两个函数，BK_MaxIS 和 BK_MaxClique，它们使用 Bron-Kerbosch 算法分别列出给定无向图的所有最大独立集和最大团。 函数的输入是所需无向图的邻接矩阵 ( http://mathworld.wolfram.com/AdjacencyMatrix.html )。 返回值是一个 0-1 矩阵，其中每一列对应一个最大匹配，每一行对应一个顶点。 因此矩阵的大小为 m*n，其中 m 是图中顶点的数量，n 是最大独立集的数量。 位置 (i,j) 中的值 1 表示顶点 i 在由列 j 索引的最大独立集（或团）中处于活动状态。 例子： 要找到 3-path 的最大独立集： >> A = [0 1 0;1 0 1;0 1 0] >> BK_MaxIS(A) 答案 = 1 0

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