f = open("Compare5000 p variable.txt", 'w')
f. write("Ordre,Glouton Matrice\n")
p = np.linspace(0.0001, 0.01, 5)
n = 5
for v in range(1, 1202, 100) :
f.write(str(v) + ",")
print(v)
graphes = []
for i in range(n) :
matAdj = liens(p[i], v)
points = np.arange(1, v+1) #les points sont étiquetés de 1 à n
graphe = [points.tolist(), [], matAdj]
graphe = G.listeArretes(graphe)
graphes.append(graphe)
t1 = time.time()
for i in range(n) :
G.estConnexeGlouton(graphes[i])
t2 = time.time()
t3= time.time()
for i in range(n) :
G.estConnexe(graphes[i])
t4 = time.time()
f.write(str(20*(t2-t1)) + ' ' + str(20*(t4-t3)) + '\n')
f.close()
): #Ordre du graphe --> Complexité quadratique (à partir de 10 ça devient long, au delà de 30 c'est très long et plus grand que 50 c'est turbo long)
c = [] #Tableau utilisé pour afficher le graphique
f = open("Dot - ordre " + str(n) + ".txt",
'w') #fichier pour stocker les résultats afin de les réutiliser
f.write("Ordre " + str(n) + "\n")
for i in range(k):
print(str(i / k * 100) + "%")
s = 0
for j in range(
t
): #on crée t matices avec une probabilité de liens i afin de savoir la proportion de matrices connexes en foncttion de la probabilité de liens entre les noeuds
matAdj = liens(p[i], n)
points = np.arange(1, n + 1) #les points sont étiquetés de 1 à n
graphe = [points.tolist(), [], matAdj]
graphe[1] = gr.listeArretes(graphe)
if gr.estConnexeGlouton(graphe):
s += 1
c.append(s / t)
f.write(str(p[i]) + " " + str(s / t) + "\n")
c = np.array(c)
plt.plot(p, c, label="Ordre " + str(n))
plt.legend(loc="upper right")
print("Ordre : " + str(n) + " : terminé\n")
f.close()
plt.xlabel("Probabilité que deux noeuds soient liés")
plt.ylabel("Probabilité que le graphe soit connexe")
plt.title(
"Probabilité de la connexité de graphes d'ordre " + str(n) +
