共有1个答案
您可以使用gnp_random_graph()生成器生成随机DAG，并且只保留从较低索引指向较高索引的边。例如。
In [44]: import networkx as nx
In [45]: import random
In [46]: G=nx.gnp_random_graph(10,0.5,directed=True)
In [47]: DAG = nx.DiGraph([(u,v,{'weight':random.randint(-10,10)}) for (u,v) in G.edges() if u<v])
In [48]: nx.is_directed_acyclic_graph(DAG)
Out[48]: True
这些可能有不止一个源，但是你可以用@Christopher的建议来解决这个问题，即创建一个指向所有源的“超级源”。
对于小的连接概率值（上面的p=0.5)，这些也不太可能连接。
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问题内容： 这个问题：如何生成随机BigInteger描述了一种与BigIntegers实现与Random.nextInt（int n）相同的语义的方法。 我想对BigDecimal和Random.nextDouble（）做同样的事情。 上述问题的一个答案建议创建一个随机的BigInteger，然后从中以随机的比例创建一个BigDouble。一个非常快速的实验表明这是一个非常糟糕的主意:) 我的直
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总结 因此，我有一个有向无环加权图，其中每条边都有一个输入和输出节点，每个节点都有一个ID，我使用一个字典将所有传入的边映射到一个节点的ID，并使用另一个字典对所有传出的边进行同样的操作，这样，当出现节点ID时，我可以在大约O(1)时间内告诉所有传入和传出的边。 要求 我需要能够添加新的随机边(即连接两个随机节点)，以保证无论图有多大，它都不会有任何循环。 我试过的 由于我完全控制如何构建我的图，
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我是C#新手，在我创建的这个随机数猜谜游戏中，我很难理解哪里出错了。我试图在第30行的do time循环中添加一个random.next命令，当我运行程序时，它会说我的猜测太高或太低，我不明白出了什么问题。这是未完成的代码： 如果我删除numberTo猜测=随机。下一个（100）1；代码工作正常，但重复相同的随机数。 请帮忙。
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问题内容： 我尝试使用，但一些数字相同。有没有一种方法/模块来创建唯一的随机数列表？ 问题答案： 这将返回从0到99范围内选择的10个数字的列表，没有重复。 参考你的特定代码示例，你可能希望一次从文件中读取所有行，然后从内存中的已保存列表中选择随机行。例如： 这样，你只需要在循环之前实际从文件中读取一次即可。与返回文件开头并为每次循环迭代再次调用相比，执行此操作效率更高。
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本文向大家介绍如何随机化R中已经创建的向量？，包括了如何随机化R中已经创建的向量？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 有些向量是在R中随机创建的，而有些不是在R中随机创建的，但是我们可以对这两种类型的向量进行随机化处理。随机化可确保无偏性，因此，特别是在创建具有易于改变分析结果的目标的矢量时，这是必要的。R中的随机化可以简单地借助样本函数完成。 不是随机创建的向量的随机化- 随机创建的向量的
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问题内容： 我正在用python创建一个项目，我想创建一个加密安全的随机数，我该怎么做？我已经在线阅读了常规随机生成器生成的数字不是密码安全的信息，并且该函数返回的是我的字符串，而不是数字。 问题答案： 您可以通过将函数应用于所返回的字节来获取随机数列表，如下所示 报价文件， 返回 适合加密使用* 的随机字节字符串。 * 该函数从特定于操作系统的随机性源返回随机字节。尽管返回的数据的确切质量取决于