rep-grafos 0.2.3

Representações Monte Carlo, Las Vegas e Determinística de Grafos Massivos

Representação de grafos Las Vegas

São disponibilizadas duas classes RepProbabilistic, RepSpatialXOR e RepModular para representação de grafos.

Para executar

Primeiro instale o pacote:

pip install rep-grafos

Como usar

Aqui estão as instruções para utilização das classes:

A classe RepProbabilistic

São disponibilizados três parâmetros c, hash_size e fator. O parâmetro c indica que cada função hash em H[v] deve representar pelo menos c vizinhos de v. O parâmetro hash_size diz o tamanho em bits das funções hash. Já o parâmetro q, refere-se à fração máxima de vizinhos de v que cada vértice v devem ser permitidos não serem representados pelas funções hash, isto é, presentes em D[v].

O método construir deve ser executado passando-se uma instância igraph.Graph ou qualquer instância que implemente os métodos neighbors que retorna os vizinhos de um determinado vértice e complementer que retorna o complemento de um grafo.

A classe RepModular

São disponibilizados os parâmetro c. O parâmetro c indica que cada função hash em H[v] deve representar pelo menos c vizinhos de v.

O método construir deve ser executado passando-se uma instância igraph.Graph ou qualquer instância que implemente os métodos neighbors que retorna os vizinhos de um determinado vértice e complementer que retorna o complemento de um grafo.

A classe RepSpatialXOR

São disponibilizados os parâmetro tamanho_fingerprint e k. O parâmetro tamanho_fingerprint indica o tamanho em bits das funções hash dos filtros SpatialXOR. O parâmetro k é o número de funções hash utilizadas pelos filtros SpatialXOR.

O método construir deve ser executado passando-se uma instância igraph.Graph ou qualquer instância que implemente os métodos neighbors que retorna os vizinhos de um determinado vértice e complementer que retorna o complemento de um grafo.

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