什么是 k-core？
k-core 是一个用于图论分析的 npm 包。它支持构建一个图，计算 k-core 分解，查找社区和度等统计指标。如果你还不知道什么是 k-core，这里给出一个简单的定义：
k-core 指的是一个图中最大的，度数不小于 k 的子图。换而言之，如果一个节点在一个 k-core 中，那么与它相连的节点的度数也不小于 k。
如下图所示，其中绿色节点为 3-core，也就是 k=3 时的最大子图。
如何安装 k-core？
安装 k-core 非常简单。只需要在命令行中运行以下命令即可：
npm install k-core
如何使用 k-core？
在安装了 k-core 之后，我们便可以开始使用它了。下面是一些关于如何使用 k-core 的示例代码。
构建图
首先，我们需要构建一个图。这可以通过使用 Node.js 来完成。你需要引入 k-core 库并使用它提供的方法，如下所示：
----- ---- - ------------------ ----- ----- - --- ------------- -- ---- ------------------- ------------------- ------------------- -- --- ------------------ ----- ------------------ ----- ------------------ -----
计算 k-core
有了一个图之后，我们便可以计算 k-core 了。k-core 的计算需要传递一个参数，即 k 的值。如下所示：
----- ----- - --------------- ------------------ -----------
上述代码将输出以下结果：
----- - -- - ------- -- ---------- - ---- --- - -- -- - ------- -- ---------- - ---- --- - -- -- - ------- -- ---------- - ---- --- - - -
查找社区
另外一个有用的功能是查找社区。社区是指一个具有高度内聚性和低度分散性的节点集合。查找社区使用了 Girvan-Newman 算法。如下所示：
----- ----------- - ------------------ -------------------------
输出结果如下：
- - -- ----- -- ----- -- ---- - -
这说明这个图中只有一个社区，包括 a、b 和 c。
度的统计指标
k-core 还提供了一些度的统计指标，例如节点的度数、入度和出度。如下所示：
----- ----------- - ----------------------- -------------------------
这将输出以下结果：
- --------- - -- -- -- -- -- - -- ---------- - -- -- -- -- -- - -- ------- - -- -- -- -- -- - - -
更多的功能
k-core 还提供了很多其他的功能，例如带权重边的处理、BFS 遍历和 DFS 遍历等等。如果你希望了解更多关于 k-core 的使用方法，请查阅其官方文档：https://www.npmjs.com/package/k-core。
总结
k-core 是一个非常实用的 npm 包，它可以帮助我们计算 k-core 分解、查找社区和度等统计指标。希望本文对读者有所帮助。
来源：JavaScript中文网 ，转载请联系管理员！ 本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/60066ef84c49986ca68d86d3