igraph 中是否有方法或类可以快速有效地执行此过程？
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假设您的图形在g其中，并且要使用的顶点集在sampled其中（这是一个由从零开始的顶点 ID 组成的向量）。
首先，我们选择至少一个端点位于的边集sampled：
all.vertices <- (1:vcount(g)) - 1
es <- E(g) [ sampled %--% 1:n ]
es现在是一个“边缘序列”对象，由感兴趣的边缘组成。接下来，我们获取图的边列表（这是一个 mx 2 矩阵）并选择与边对应的行：
el <- get.edgelist(g)[as.vector(es)+1]
这里，as.vector(es)将边序列转换为由边序列中边的边 ID 组成的向量，并使用它来选择边列表的适当子集。请注意，我们必须将 1 添加到边 ID，因为 R 向量从 1 开始索引，但 igraph 边 ID 从零开始。
接下来，我们从边缘列表构造结果：
g1 <- graph(el, vcount(g), directed=is.directed(g))
请注意，g1它将包含与 一样多的顶点g。您可以按如下方式获取由采样顶点组成的子图：
g1 <- subgraph(g1, sampled)
igraph 0.6 及更高版本的用户注意：igraph 0.6 将切换到基于 1 的索引，而不是基于 0 的索引，因此无需从中减去 1 all.vertices，也无需将 1 添加到as.vector(es). 此外，igraph 0.6 将包含一个名为 的函数subgraph.edges，因此可以简单地使用它：
g1 <- subgraph.edges(g, es)
于 2012-03-17T10:58:23.047 回答