特徵向量的方法不僅考慮節
點鄰居數量還考慮了其質量對節點重要性的影響.
重要的參考文獻：
用上述參考文獻寫出**（存在問題，無法結束迴圈）
計算特徵向量中心性
void eigenvectorcentrality(algraph*g)
//迴圈執行ax=x操作，直到ax=λx
do
//計算這乙個的x[i]
for(int j=0;jvexnum;j++)
printf(
"x[%d]=%d \n
",j,x[j]);
} //判斷這一次的x[i]/x[i-1],各個節點的結果是否相同
for(int m=1;mvexnum-1;m++)
}while(flag!=1
);
for(int n=0;nvexnum;n++)
}正確的寫法：
//計算特徵向量中心性
void eigenvector_centrality(algraph *g)
edgenode *p;
p=(edgenode*)malloc(sizeof
(edgenode));
//迴圈開始
while(flag==0
)
if(e1[i]>max)
max=e1[i];//
記錄本次的最大指標
}
for(int i=0; ivexnum; i++)
if((1.0/max1-1.0/max)<0.01&&(1.0/max1-1.0/max)>-0.01
) flag=1;//
當差值較小時也可結束迴圈
//保留這次的結果到e中，並且將ei重置為0，方便下次計算
for(int i=0; ivexnum; i++)
}for(int i=0; ivexnum; i++)
}
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ps 寫在這裡只是為了方便以後忘記後理解。對於了解圖論的朋友而言，最短路這個概念一定不陌生。我們設想乙個實際生活中的場景，比如你要建乙個大型的娛樂商場，你可能會希望周圍的顧客到達這個商場的距離都可以盡可能地短。這個就涉及到接近中心性的概念，接近中心性的值為路徑長度的倒數。接近中心性需要考量每個結點到...