Практикум 1. NetworkX и модель Эрдеша-Реньи

Цели работы

Изучить основные возможности бибилиотеки NetworkX при работе со случайными графами.

Описание работы

Шаг 1. Используя средства бибилиотеки NetworkX сгенерируйте граф, используя модель Эрдеша-Реньи (n = 1000, p=0.5). (Для сохранения реализации случайного графа можно использовать средства для чтения/записи в файл Reading and writing graphs) Для полученного графа выполните следующие задания:

# Создание случайных графов, получение информации

1 Выведите информацию о графе с помощью метода nx.info()

2 Для произвольной вершины выведите a) степень вершины, b) список соседних вершин, c) количество треугольников, в которые входит заданная вершина

3 Для двух произвольных вершин найдите кратчайшее расстояние и выведите кратчайший путь.

4 Найдите диаметр графа.

5 Постройте распределение степеней вершин графа, найдите среднюю степень вершины.

6 Выполните пункты 1-5 для графа с тем же числом вершин, но вероятность появления ребра которого p=0.001

#	Создание случайных графов, получение информации
1	Выведите информацию о графе с помощью метода nx.info()
2	Для произвольной вершины выведите a) степень вершины, b) список соседних вершин, c) количество треугольников, в которые входит заданная вершина
3	Для двух произвольных вершин найдите кратчайшее расстояние и выведите кратчайший путь.
4	Найдите диаметр графа.
5	Постройте распределение степеней вершин графа, найдите среднюю степень вершины.
6	Выполните пункты 1-5 для графа с тем же числом вершин, но вероятность появления ребра которого p=0.001