ConnectedGraphComponents

ConnectedGraphComponents[g]

给出图 g 的连通分量.

ConnectedGraphComponents[g,{v1,v2,…}]

给出包括向量 v1、v2、… 中至少一个向量的连通分量.

ConnectedGraphComponents[g,patt]

给出包括匹配模式 patt 的顶点的连通分量.

ConnectedGraphComponents[{vw,…},…]

使用规则 vw 指定图 g.

更多信息和选项

  • ConnectedGraphComponents 返回分量 {c1,c2,…} 的列表，其中各个分量 ci 以图的形式给出.
  • 对于无向图，如果有一个从 u 到 v 的路径，则顶点 u 和 v 在同一分量中.
  • 对于有向图，如果有一个从 u 到 v 和从 v 到 u 的有向路径，则顶点 u 和 v 在同一分量中.
  • 对于有向图，计算强连通分量.
  • 对于无向图，分量按其长度排序，最大的分量排在首位.
  • 对于有向图，分量 {c1,c2,…} 的给出顺序使得从 ci 到 ci+1、ci+2 等没有边.
  • ConnectedGraphComponents 适用于无向图、有向图、多重图和混合图.

范例

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基本范例  (1)

给出图的连通分量：

突出显示连通分量：

范围  (8)

ConnectedGraphComponents 适用于无向图：

有向图：

多重图：

混合图：

使用规则指定图：

选择包括至少一个指定顶点的连通分量：

使用模式选择连通分量的子集：

ConnectedGraphComponents 适用于大型图：

应用  (4)

突出显示图中多于一个顶点的分量：

荷花池中的一只青蛙在25个荷叶之间跳跃，一次能跳1.5英尺. 从荷叶密度和 SpatialGraphDistribution 模拟青蛙的跳跃网络：

对随机池塘采样：

求青蛙能够从中跳跃的最大荷叶集合：

求青蛙不得不游泳以访问所有荷叶的次数：

求置换 p，使得矩阵 A〚p-1,p〛 为三角块：

非零位置的连通分量形成子矩阵块：

置换 p：

属性和关系  (4)

使用 WeaklyConnectedGraphComponents 可获取有向图的弱连通分量：

连通分量：

使用 ConnectedGraphQ 以检测图形是否连通：

已连通的图像恰好只有一个连通分量：

有 个顶点和 条边的每个图形都有至少 个分量：

Wolfram Research (2016)，ConnectedGraphComponents，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ConnectedGraphComponents.html.

文本

Wolfram Research (2016)，ConnectedGraphComponents，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ConnectedGraphComponents.html.

CMS

Wolfram 语言. 2016. "ConnectedGraphComponents." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ConnectedGraphComponents.html.

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Wolfram 语言. (2016). ConnectedGraphComponents. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ConnectedGraphComponents.html 年

BibTeX

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