如何在networkx 2.1中生成完全连通的有向随机图？

Question

我需要在networkx 2.1中生成一个随机全连通有向图来评估非对称旅行商问题算法的性能。例如，生成一个包含100个节点的图，这些节点完全连接，边权重随机分配。图形是定向的（从节点i到节点j的边权重不一定等于从节点j到节点i的边权重）

想知道是否有一个networkx函数来生成这种有向图或一些示例代码。

我检查了networkx2.1（https://networkx.github.io/documentation/networkx-2.1/reference/generators.html?highlight=generator#module-networkx.generators.directed）留档中的定向生成器部分，但这些生成器似乎不符合我的要求。

Answer 1

Networkx没有这种生成器，因为它是一项非常特殊的任务。因此，您应该手动构建此图。您可以创建完整的有向图：

import networkx as nx
import random

N = 7
G = nx.complete_graph(N, nx.DiGraph())

然后为每个图形边指定随机权重：

for (start, end) in G.edges:
    G.edges[start, end]['weight'] = random.random()

因此，您将获得所需的图形：

G.edges.data('weight')

OutEdgeDataView([(0, 1, 0.7188354727617898), (1, 0, 0.9755945178178834),  ...

Answer 2

可能有几种选择，如何做到这一点。在这里，我只是使用迭代工具列出了所有带有随机权重的加权边。然后我使用add_weighted_edges_from来创建有向图。所以不会太长，我只使用3个节点。

import networkx as nx
import itertools
import random

G = nx.DiGraph()
weighted_edge_list = [(u,v,random.random()) for u,v in itertools.permutations(range(3),2)]
G.add_weighted_edges_from(weighted_edge_list) 

G.edges(data=True)
> OutEdgeDataView([(0, 1, {'weight': 0.025851202944826346}), (0, 2, {'weight': 0.8067025754602839}), (1, 0, {'weight': 0.7729736390607577}), (1, 2, {'weight': 0.8724493159416196}), (2, 0, {'weight': 0.9049870220916731}), (2, 1, {'weight': 0.9636865700934618})])