clique

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igraph의 cliques() 메소드 순서가 justTheCliques보다 느린 이유는 무엇입니까?

369 개의 노드와 22,724 개의 가장자리를 가진 중형의 크기가 크고 밀도가 높은 모든 그래프를 찾고 싶었습니다. 파이썬 인터페이스를 통해 우선 단순히라는 igraph의 Graph.cliques() 방법 : cliques = graph.cliques() 아직 실행중인 및 i7-4600U 코어보다 3 시간 순 CPU 시간을 소비했다. 그래서 나는

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크리크의 최소 꼭지점 커버가 정확히 n-1 개의 꼭지점을 가져야 함을 증명하십시오.

크리크의 최소 꼭지점 커버가 정확히 n-1 개의 꼭지점을 가져야한다는 것을 증명하는 방법은 무엇입니까? THx

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연결된 그래프의 K- 클릭

클릭 문제 (특히 k- 클릭)에 대한 질문. 그러한 클록이 존재한다면 주어진 그래프 k의 클록을 찾기 위해 연결된 그래프의 속성을 이용하는 알고리즘이 있습니까?

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고밀도의 큰 그래프에서 최대 가중치 크리크

~ 17000 개의 가중치 정점 및 ~ 75 % 밀도의 그래프에서 알려진 정점 수를 가진 (대략적 인) 최대 도수를 찾는 데 도움이되는 소프트웨어 또는 알고리즘 설명이 있습니까? ? 나는 Cliquer를 사용하려했지만 너무 느리다. (결과를 얻는 데 며칠이 걸렸다.) 내 문제에 대해서는 약간의 문제가 있습니다. 문제는 sceduling이고, 18 개의 시간

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파이썬에서 Bron-Kerbosch 알고리즘 구현 대학 프로젝트 용

주어진 그래프에서 모든 최대 클럭을 나열하는 Bron–Kerbosch algorithm을 구현하려고합니다. 는 내가 (회전없이) 최초의 알고리즘을 구현하기 위해 노력하고있어,하지만 내 코드는 Wikipedia's example에서 테스트 한 후 모든 해답을 얻을하지 않습니다, 내 코드는 지금까지 있습니다 : # dealing with a graph as l

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최대 가장자리 가중치를 찾는 방법은 무엇입니까?

최대 크리크 문제 (MC- 문제)는 고전적인 NP 문제이며,이 문제를 효과적으로 해결하기 위해 분기 - 경계를 사용할 수 있습니다. 최근에, 우리는 최대 가중치 크리크 (maximum edge-weighted clique) 문제 (MEC- 문제)를 그래프에서 최대 크리크 크리크가있는 크리크를 찾기위한 알고리즘을 개발하려고합니다. 이 문제에 대한 몇 가지 속

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Netlogo의 그래프에서 하위 그래프 (클릭) 추출

netlogo 질문이 있습니다. 나는 (무향) 링크로 연결된 노드의 그래프 구조를 가지고있다. 나는이 구조들 중 하나에서 가장 작은 부 그래프가 어느 것인지 알아낼 필요가있다. 기본적으로 부분 그래프는 노드가 모두 서로 연결되어 있음을 의미합니다. 그래서 만약 내가 5 노드의 구조를 가지고 있고 노드 1은 2와 3에 연결되어있다. 노드 2에서 3, 1 및

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R igraph 라이브러리를 사용하여 크리크 인쇄하기

R 패키지의 igraph를 사용하여 그래프 용 크리크를 인쇄하고 싶습니다. 제가 ABC로 인쇄 할 데이터의 포맷 (RES1, RES2, Res3 형식의 데이터를 나타내는 ...) 데이터 : RES1 RES2 무게 AB 10 AC 1 CB 10 SB 1 LA 2 library(igraph) file <- read.table("GraphDemo.net", h

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그래프 이론 : 파벌 개념

나는 기본적인 파벌 문제를 해결하기 위해 노력했지만, 난 몇 가지 다음과 같은 점에서 stucked 한 : what is is the minimum size of the largest clique in any graph with N nodes and M edges To Find the largest clique in a graph 알려주세요 위의 두 진술

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무향 그래프 <strong>모든</strong> K-클리크를 카운트 순차적

합니까은 순차 알고리즘이 존재 그래프에서 k 개의 꼭지점 모두 클리크 계산? k- 클릭이란 말은 무 디렉션 그래프에서 모서리로 서로 연결된 버텍스 세트 수입니다. 다음은 도발에 대한 자세한 설명입니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Clique_(graph_theory)