"网的目数"通常是指图论中的"度"或"节点度"（degree），它表示一个图中每个节点（或顶点）与其他节点相连的边的数量。网（或图）是由节点和边构成的数学结构，用于表示各种关系和网络。

本文文章目录

• 1. 无向图的度数计算
• 2. 有向图的度数计算
• 总结

在一个无向图中，节点的度是指与该节点相邻的边的数量。在一个有向图中，节点的度分为入度（In-Degree）和出度（Out-Degree），分别表示指向该节点的边的数量和从该节点出发的边的数量。

计算节点的度数（目数）是非常简单的，以下是如何计算度数的一般步骤：

1. 无向图的度数计算： - 遍历图中的每个节点。 - 对于每个节点，计算与其相邻的边的数量，即连接到该节点的边的数量。 - 这个数量就是该节点的度数。

2. 有向图的度数计算： - 遍历图中的每个节点。 - 对于每个节点，分别计算其入度和出度。 - 入度是指指向该节点的边的数量，出度是指从该节点出发的边的数量。 - 入度和出度之和即为该节点的总度数。

举例说明： 假设有一个无向图，其中包含4个节点（A、B、C、D）和5条边，如下所示：

A -- B
|    |
C -- D

- 节点A的度数是2，因为它与B和C相邻。 - 节点B的度数是2，因为它与A和D相邻。 - 节点C的度数是2，因为它与A和D相邻。 - 节点D的度数是2，因为它与B和C相邻。

在一个有向图中，度数的计算也是类似的，只是要区分入度和出度。

总结：

计算节点的度数可以帮助你分析网络中的重要性、中心性等特性，对于图论和网络分析非常重要。这些度数信息可以用来识别网络中的关键节点、社交网络中的影响力用户等等。