🍠Python元胞自动机沙堆糖景堵塞模型图学习
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🎯简要图分析：🖊百科信息网络图 | 🖊企业和政府关联图 | 🖊共同购买或共同推荐产品关系图 | 🖊自然语言分析不同文化关系网 | 🖊心理创伤和类型网络属性。
🎯复杂图：🎯埃尔多斯-雷尼模型：🖊有向图、无向图、完整图、随机图、检查图是否连通，检查模型生成随机图连通的概率。🎯小世界图模型：🖊制作环形晶格，瓦茨-斯特罗加茨图、计算给定节点的局部聚类系数、计算所有节点对之间的路径长度、使用给定参数生成瓦茨-斯特罗加茨图并返回一对（平均路径长度、聚类系数）、广度优先搜索算法查找可达节点、迪杰斯特拉算法寻找最短路径。🎯无标度网络模型：🖊构建一瓦茨-斯特罗加茨图，其节点数和平均度与社交网络相同、生成巴拉巴西-阿尔伯特模型、查看度分布、累计分布。🎯元胞自动机模型：🖊零维和一维元胞自动机模型、使用“互相关”更快地更新模型、表示一维元胞自动机。🎯物理模型：🖊反应扩散模型、渗透模型、分形模型、渗滤模型中的分形。🎯自组织临界性模型：🖊沙堆、长尾分布、分形几何、光谱密度。🎯基于代理的模型：🖊谢林模型、糖景模型、生命有限的糖景模型、波浪式迁徙模型。🎯堵塞模型：🖊交通阻塞。🎯生物演化模型：🖊适应度景观、适应度分布、生存差异，合作演化。
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💦广度优先搜索算法
给定一个图，其中每条边的权重为 0 或 1。图中还给出了源顶点。找到从源顶点到所有其他顶点的最短路径。
查找附近节点的一种简单方法称为 0-1 BFS。 它不是用布尔数组标记访问过的节点，而是在每一步检查条件。 它使用双端队列来存储节点。 如果边的权重为 0，则将该节点插入到队列的前面。 但如果边的权重为 1，则该节点位于后面。
该方法与Dijkstra算法类似。 它根据相邻节点更新到节点的最短距离。 仅当节点的距离可以通过前一个节点的距离来改善时，该节点才会被添加到队列中。 这有助于找到到达节点的最佳路径。
这种方式在很多情况下效果很好。 当从线上取一个点时（如 Dijkstra 的方式），这意味着该点的剩余权重最小。 如果存在权重为 0 的下一个点，则它与刚刚选取的点的距离相同。 但如果下一个点的权重为 1，那么它现在是该行中所有点中距离最远的点。 这是因为所有其他点要么直接连接到当前点，要么连接到已经占用的点。
输出
💦深度优先搜索算法
给定一个有向图，对于给定图中的所有顶点对 (u, v)，找出一个顶点 v 是否可以从另一个顶点 u 到达。 这里的可达性意味着从顶点u到v存在一条路径。可达性矩阵称为图的传递闭包。
上图的传递闭包是:
输出
