C++ 使用 Boost 图库计算节点度和贪婪聚类

"#include \n#include \n#include \n#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>\n#include <boost/graph/graph_traits.hpp>\n#include <boost/graph/graph_utility.hpp>\n#include <boost/graph/greedy_cluster.hpp>\n\nusing namespace std;
using namespace boost;
\ntypedef adjacency_list<vecS, vecS, undirectedS> Graph;
typedef graph_traits::vertex_descriptor Vertex;
\nint main() {
// 读取邻接矩阵
ifstream file("adjacency_matrix.txt");
if (!file) {
cerr << "Failed to open file." << endl;
return 1;
}
\n int n;
file >> n; // 顶点数
vector<vector> matrix(n, vector(n, 0));
\n for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
file >> matrix[i][j];
}
}
file.close();
\n // 创建图并计算每个节点的度
Graph graph(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] == 1) {
add_edge(i, j, graph);
}
}
}
\n // 输出每个节点的度
cout << "Degrees of nodes:" << endl;
graph_traits::vertex_iterator vi, vi_end;
for (tie(vi, vi_end) = vertices(graph); vi != vi_end; ++vi) {
cout << *vi << ": " << degree(*vi, graph) << endl;
}
\n // 使用贪婪聚类算法计算每个节点所属的模块
vector cluster_map(n);
int num_clusters = greedy_cluster(graph, make_iterator_property_map(cluster_map.begin(), get(vertex_index, graph)));
\n // 输出每个节点所属的模块
cout << "Cluster assignments:" << endl;
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << "Node " << i << " belongs to cluster " << cluster_map[i] << endl;
}
\n return 0;
}\n"\n\n请注意，上述代码假设邻接矩阵保存在名为“adjacency_matrix.txt”的文件中，文件的格式为：
\n```
n
a11 a12 ... a1n
a21 a22 ... a2n
...
an1 an2 ... ann\

\n其中n是顶点数，a_ij表示节点i和节点j之间是否有边。节点编号从0开始。\
\n在代码中，我们首先读取邻接矩阵并创建图，然后使用boost库的`degree`函数计算每个节点的度。接下来，我们使用`greedy_cluster`函数进行聚类，并将聚类结果存储在`cluster_map`中。最后，我们输出每个节点的度和所属的模块。\
\n请根据实际情况修改文件名和路径，并根据需要调整代码以满足您的需求。