python，带顶点重新编号的igraph

我正在使用python+igraph实现一个在有向图中查找稠密子图的算法。主循环维护两个子图S和T，这两个子图最初是相同的，并根据这些节点相对于另一个图的indegree（或outdegree）计数删除节点（和入射边）。我遇到的问题是，igraph对顶点重新编号，所以当我从T中删除一些顶点时，剩下的节点不再对应于S中的相同节点

这里是循环的主要部分，它是关键

def directed(S):
    T = S.copy()
    c = 2
    while(S.vcount() > 0 and T.vcount() > 0):
        if (S.vcount()/T.vcount() > c):
            AS = S.vs.select(lambda vertex: T.outdegree(vertex) < 1.01*E(S,T)/S.vcount())
            S.delete_vertices(AS)
        else:
            BT = T.vs.select(lambda vertex: S.indegree(vertex) < 1.01*E(S,T)/T.vcount())
            T.delete_vertices(BT)

def定向：
T=S.copy（）
c=2
而（S.vcount（）>0和T.vcount（）>0）：
如果（S.vcount（）/T.vcount（）>c）：
AS=S.vs.select（lambda顶点：T.outdegree（顶点）<1.01*E（S，T）/S.vcount（））
S.delete_顶点（如图所示）
其他：
BT=T.vs.select（lambda顶点：S.indegree（顶点）<1.01*E（S，T）/T.vcount（））
T.删除顶点（BT）

---

这不起作用，因为删除顶点ID上的顶点会产生影响。是否有解决此问题的标准方法？

一种可能是为

name

顶点属性中的顶点指定唯一的名称。移除顶点时，这些顶点保持不变（与顶点ID不同），您可以使用它们在函数中引用顶点，如

indegree

或

outdegree

。例如：

>>> g = Graph.Ring(4)
>>> g.vs["name"] = ["A", "B", "C", "D"]
>>> g.degree("C")
2
>>> g.delete_vertices(["B"])
>>> g.degree("C")
1

请注意，我已经删除了vertex

B

，因此vertex

C

也获得了一个新ID，但名称仍然相同

在您的情况下，具有

select

条件的行可能会这样重新写入：

AS = S.vs.select(lambda vertex: T.outdegree(vertex["name"]) < 1.01 * E(S,T)/S.vcount())

AS=S.vs.select（lambda顶点：T.outdegree（顶点[“名称]）<1.01*E（S，T）/S.vcount（））

---

当然，这假设最初的顶点名称在

S

和

T

中是相同的，谢谢。如果使用graph.read\u Ncol（）读入该图（它有数百万个节点/边），该方法将如何工作？我是否应该编写一个循环，用自己的id命名每个顶点？您可以使用

g.vs[“name”]=list\u of_names

，一次为所有顶点指定名称，就像我在示例中所做的那样（参见第二行）。但实际上，如果使用

Graph.Read\u Ncol

，name属性已经存在，它包含原始Ncol文件中的名称。