Networkx_找出最大联通子图及联通子图规模排序
G = nx.path_graph(4) #生成一个包含4个节点的线型网络（一字长蛇型），节点编号lebel从0到1
nx.draw(G,with_labels=True,label_size=1000,node_size=1000,font_size=20)
plt.show()G.add_path([10,11,12]) #再来一个一字长蛇型网络，节点分别是10,11,12
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
G=nx.path_graph(4)
G.add_path([10,11,12])
nx.draw(G,with_labels=True,label_size=1000,node_size=1000,font_size=20)
plt.show()
#[print(len(c)) for c in sorted(nx.connected_components(G),key=len,reverse=True)]
for c in sorted(nx.connected_components(G),key=len,reverse=True):
print(c) #看看返回来的是什么？结果是{0,1,2,3}
print(type(c)) #类型是set
print(len(c)) #长度分别是4和3（因为reverse=True，降序排列）
largest_components=max(nx.connected_components(G),key=len) # 高效找出最大的联通成分，其实就是sorted里面的No.1
print(largest_components) #找出最大联通成分，返回是一个set{0,1,2,3}
print(len(largest_components)) #4