def grafoGeografico(n, r, dirigido=False, auto=False):
"""
Genera grafo aleatorio con el modelo geográfico simple
:param n: número de nodos (> 0)
:param r: distancia máxima para crear un nodo (0, 1)
:param dirigido: el grafo es dirigido?
:param auto: permitir auto-ciclos?
:return: grafo generado
"""
# Crear grafo g
g = Grafo()
# Validar parámetros
if n <= 0 or r < 0 or r > 1:
print("Solo valores n>0 y 0<=r<=1")
return g
print("GeograficoSimple(" + str(n) + "," + str(r) + ")")
# Agregar n nodos al grafo g, cada nodo con coordenadas aleatorias
for i in range(n):
if g.agreganodo(i) == 1:
nodo = g.obtenernodo(i)
nodo.x = random.random()
nodo.y = random.random()
# Para cada par de nodos distintos, agregar la arista al grafo g si la distancia es menor que r
for i in range(n):
for j in range(n):
if i != j:
d = distancia(g.obtenernodo(i), g.obtenernodo(j))
if d <= r:
g.agregaarista(i, j)
# Regresar el grafo g
return g
def grafoBarabasiAlbert(n, d, dirigido=False, auto=False):
"""
Genera grafo aleatorio con el modelo Barabasi-Albert
:param n: número de nodos (> 0)
:param d: grado máximo esperado por cada nodo (> 1)
:param dirigido: el grafo es dirigido?
:param auto: permitir auto-ciclos?
:return: grafo generado
"""
# Crear el grafo g
g = Grafo()
# Validar parámetros
if n <= 0 or d <= 1:
print("Solo valores n>0 y d>1")
return g
print("BarabasiAlbert(" + str(n) + ", " + str(d) + ")")
# Agregar n nodos al grafo g
for i in range(n):
j = 0
g.agreganodo(i)
if i >= d:
# Inicializar el número de aristas agregadas al nuevo nodo
di = 0
# Mientras el número de aristas agregadas sea menor que d
while di < d:
# Para todos los nodos existentes
for j in range(i):
# La probabilidad es igual al grado del nodo entre la suma de grados de todos los nodos,
# que es igual al doble de aristas que tiene el grafo
k = g.obtenernodo(j)
p = k.grado / (len(g.aristas) * 2)
# Si un número aleatorio es menor o igual que la probabilidad del nodo, agregar la arista
r = random.random()
if r <= p:
if g.agregaarista(i, j) == 1:
di += 1
# Si el número de aristas agregadas es igual a d, salir del ciclo
if di == d:
break
else:
# Si hay de 0 a d nodos, agregar una arista desde el nuevo nodo a todos los existentes
if i > 0:
for j in range(i):
g.agregaarista(i, j)
# Regresar el grafo g
return g
def grafoGilbert(n, p, dirigido=False, auto=False):
"""
Genera grafo aleatorio con el modelo Gilbert
:param n: número de nodos (> 0)
:param p: probabilidad de crear una arista (0, 1)
:param dirigido: el grafo es dirigido?
:param auto: permitir auto-ciclos?
:return: grafo generado
"""
# Crear el grafo g
g = Grafo()
# Validar parámetros
if n <= 0 or p < 0 or p > 1:
print("Solo valores n>0 y 0<=p<=1")
return g
print("Gilbert(" + str(n) + ", " + str(p) + ")")
# Agregar n nodos
for nodo in range(n):
g.agreganodo(nodo)
# Para todos los pares de nodos diferentes, agregar las posibles aristas con probabilidad p
for u in range(n):
for v in range(n):
if random.random() <= p and u != v:
agregada = g.agregaarista(u, v)
else:
agregada = 0
# Regresar el grafo g
return g
def grafoDorogovtsevMendes(n, dirigido=False):
"""
Genera grafo aleatorio con el modelo Dorogovtsev-Mendes
:param n: número de nodos (≥ 3)
:param dirigido: el grafo es dirigido?
:return: grafo generado
"""
# Crear el grafo g
g = Grafo()
# Validar parámetros
if n < 3:
print("Solo valores n>=3")
return g
print("DorogovtsevMendes(" + str(n) + ")")
# Aregar 3 nodos y 3 aristas al grafo g, formando un triángulo
for i in range(3):
g.agreganodo(i)
g.agregaarista(0, 1)
g.agregaarista(0, 2)
g.agregaarista(1, 2)
# Agregar los siguientes nodos desde 3 hasta n al grafo g
for i in range(3, n):
g.agreganodo(i)
# Elegir una arista existente al azar
idx = random.randrange(0, i)
a = g.obtenerarista(idx)
# Agregar aristas entre el nuevo y los extremos de la arista elegida
g.agregaarista(i, int(a.src))
g.agregaarista(i, int(a.trg))
# Regresar el nodo g
return g
def grafoMalla(m, n, dirigido=False):
"""
Genera grafo de malla
:param m: número de columnas (> 1)
:param n: número de filas (> 1)
:param dirigido: el grafo es dirigido?
:return: grafo generado
"""
# Crear el grafo g
g = Grafo()
# Validar parámetros
if m <= 1 or n <= 1 or m > 99 or n > 99:
print("Solo valores mayores que 1 y menores que 100 para m y n")
return g
print("Malla(" + str(m) + ", " + str(n) + ")")
# Agregar m x n nodos al grafo g
for i in range(m):
for j in range(n):
nombrenodo = j * m + i
g.agreganodo(nombrenodo)
# Agregar aristas al grafo g hacia la derecha para i < m-1 y hacia abajo para j < n-1
for i in range(m):
for j in range(n):
nombrenodo = j * m + i
if (i < m - 1):
nombrenodosigi = j * m + i + 1
g.agregaarista(nombrenodo, nombrenodosigi)
if (j < n - 1):
nombrenodosigj = (j + 1) * m + i
g.agregaarista(nombrenodo, nombrenodosigj)
# Regresar el grafo g
return g
def grafoErdosRenyi(n, m, dirigido=False, auto=False):
"""
Genera grafo aleatorio con el modelo Erdos-Renyi
:param n: número de nodos (> 0)
:param m: número de aristas (>= n-1)
:param dirigido: el grafo es dirigido?
:param auto: permitir auto-ciclos?
:return: grafo generado
"""
# Crear el grafo g
g = Grafo()
# Validar parámetros
if n <= 0 or m < n - 1:
print("Solo valores n>0 y m>=n-1")
return g
print("ErdosRenyi(" + str(n) + "," + str(m) + ")")
# Agregar n nodos al grafo g
for i in range(n):
g.agreganodo(i)
# Agregar m aristas al grafo g
i = 0
while i < m:
# Seleccionar un par de nodos al azar
nodo1 = random.randrange(0, n)
nodo2 = random.randrange(0, n)
agregada = 0
# Si los nodos son diferentes, agregar la arista al grafo g
if nodo1 != nodo2:
agregada = g.agregaarista(nodo1, nodo2)
# Si la arista no agregó porque ya existe, regresar el índice e intentar con otro par
if agregada == 0:
i -= 1
else:
# Si los nodos son iguales, no agregar arista, regresar el índice e intentar con otro par
i -= 1
# Incrementar el índice
i += 1
# Regresar el grafo g
return g