# 图和网络算法
有向图和无向图、网络分析
表示网络连接的图形，该类图形广泛应用于各种物理、生物和信息系统。您可以使用图形表示大脑中的神经元、航空公司的飞行模式及更多领域的相关内容。图形的结构由“节点”和“边”组成。每个节点表示一个实体，每个边表示两个节点之间的连接。有关详细信息，请参阅有向图和无向图。
# 函数
修改节点和边
分析结构
| 函数名 | 简介 |
|---|---|
| conncomp | 图的连通分量 |
| biconncomp | 双连通图分量 |
| condensation | 图凝聚 |
| bctree | 块割点树图 |
| toposort | 有向无环图的拓扑顺序 |
| isdag | 确定图是否为无环 |
| transreduction | 传递归约 |
| transclosure | 传递闭包 |
| ismultigraph | 确定图是否具有多条边 |
| graphsimplify | 将多重图简化为简单图 |
| isomorphism | 计算两个图之间的同构 |
| isisomorphic | 确定两个图是否同构 |
遍历、最短路径和循环
| 函数名 | 简介 |
|---|---|
| dfsearch | 深度优先图搜索 |
| bfsearch | 广度优先图搜索 |
| shortestpath | 两个单一节点之间的最短路径 |
| shortestpathtree | 从节点的最短路径树 |
| distances | 所有节点对组的最短路径距离 |
节点信息
| 函数名 | 简介 |
|---|---|
| degree | 图节点的度 |
| neighbors | 图节点的相邻节点 |
| nearest | 半径范围内最近的邻点 |
| indegree | 节点的入度 |
| outdegree | 节点的出度 |
| predecessors | 前趋节点 |
| successors | 后继节点 |
| inedges | 进入节点的入向边 |
| outedges | 节点的出向边 |