朱莉娅LightGraphs weakly_connected_components

Question

朱莉娅中的weakly_connected_components LightGraphs不应该提供连通的组件，如果DiGraph变成无向图，那么每个组件就应该连接起来吗？我已经试过了，但我没有收到这样的组件？举个例子，我在政治博客上尝试过，数据是一个无定向的网络。

data=readdlm(path,',',Int64) #contains edges in each row
N_ = length(unique(vcat(data[:,1],data[:,2]))) ##to get number of vertices
network  = LightGraphs.DiGraph(N_)
#construct the network
for i in 1:size(data,1)
    add_edge!(network, Edge(data[i,1], data[i,2]))
end
#largest weakly connected component
net = weakly_connected_components(network)[1]
temp_net,vmap = induced_subgraph(network, net)

在得到最大的弱连接组件之后，我看到以下内容：

isempty([i for i in vertices(temp_net) if isempty(edges(temp_net).adj[i])])

julia>false

这意味着有些节点没有传入或传出的边缘。有什么问题吗？我使用的是最新的第6版，但是LightGraphs包测试似乎是有效的。

Answer 1

TL;DR的答案是，edges(temp_net).adj[i]只包含i连接到的顶点，而不包含连接到i的顶点。有些顶点没有传入的边。

更长的版本，如下所示，在随机生成的网络中，temp_net和问题中指定的确实是弱连接的。首先建立一个随机网络，其中包括：

julia> using LightGraphs

julia> N_ = 1000 ;

julia> network  = LightGraphs.DiGraph(N_)
{1000, 0} directed simple Int64 graph

julia> using Distributions

julia> for i in 1:N_
           add_edge!(network, sample(1:N_,2)...)
       end

julia> net = weakly_connected_components(network)[1]

julia> temp_net,vmap = induced_subgraph(network, net)
({814, 978} directed simple Int64 graph, [1, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 13  …  989, 990, 991, 993, 995, 996, 997, 998, 999, 1000])

现在，我们有：

julia> length(vertices(temp_net))
814

julia> invertices = union((edges(temp_net).adj[i] for i in vertices(temp_net))...);

julia> outvertices = [i for i in vertices(temp_net) if !isempty(edges(temp_net).adj[i])] ;

julia> length(union(invertices,outvertices))
814

因此，所有814个顶点都有从它们到它们(或两者)的边，并且都是弱连通分量的一部分。

Answer 2

除了@dan所说的，我必须恳求您不要访问结构的任何内部数据字段--我们对所有“公共”的内容都有访问器。具体来说，不能保证edges(temp_net).adj是可用的。它目前与fadj(g)相同，这是g的前向邻接列表，用于有向图和无向图，但除了帮助保持边迭代状态之外，它不打算用于。

如果您使用.adj，您的代码会在没有警告的情况下在某个时候中断。