igraph 0.5.1 发行说明

igraph 0.5.1 是一个错误修复版本，但实际上它也包含许多重要的新内容。以下是关于它们的简要摘要。请参阅下面以获取完整的更改列表。

添加了 DrL 布局生成器

这是一个由 Shawn Martin 和他的同事编写的复杂而高效的布局生成器。详见手册。

给定度序列的随机图的均匀抽样

增加了一个很好的随机图生成器，它以顶点的度为条件。它可以生成无向连通图。该算法和实现由 Fabien Viger 和 Matthieu Latapy 完成。详见手册。

转换

igraph 包含一些函数，用于将图转换为 graph 包中定义的 graphNEL 对象 (igraph.to.graphNEL，igraph.from.graphNEL) 和使用 Matrix 包的稀疏矩阵 (get.adjacency，graph.adjacency，参见 sparse 参数)。

新的图构造函数

增加了一个新函数来从邻接表创建图 (graph.adjlist)，并且 graph.data.frame 有一个参数调用 vertices，这允许轻松构造具有顶点和边元数据的图。

加权最短路径算法

增加了 Dijkstra 和 Belmann-Ford 算法。详见文档。

测试边互易性的函数

现在可以为每条边测试互易性。详见文档。

顶点形状

R 界面现在支持在绘图时使用不同的顶点形状。详见R 文档。

R 接口中的新功能

• 一个新的布局生成器，称为 DrL。
• 使用给定度序列的随机连通无向图的均匀抽样。
• 边标签绘制在边的 1/3 处，如果图有互易边，这会更好。
• plot 中初始和实验性的顶点形状支持。
• 新函数 graph.adjlist 从邻接列表创建 igraph 图。
• 从 graph R 包转换到 graphNEL 图和从 graphNEL 图转换。
• Fastgreedy 社区检测现在可以利用边权重，这是 R 界面中缺失的功能。
• 增加了 arrow.width 图形参数。
• graph.data.frame 有一个新的参数 vertices。
• graph.adjacency 和 get.adjacency 支持稀疏矩阵，使用此功能需要 Matrix 包。
• graph.adjacency 添加列/行名称作为 name 属性。
• 使用 Dijkstra 或 Belmann-Ford 算法的加权最短路径。
• 最短路径函数为无法到达的顶点返回 Inf。
• 新函数 is.mutual 用于在有向图中查找互易边。
• 添加了反向对数加权相似性度量（又名 Adamic/Adar 相似性）。
• preference.game 和 asymmetric.preference.game 已重写，现在它们是 O(|V|+|E|)，而不是 O(|V|^2)。
• 函数 get.shortest.paths 中的边权重支持，它使用 Dijkstra 算法。

R 接口中更正的错误

• 更正了 write.pajek.bgraph 中的一个错误。
• 更正了 graph.adjacency 中的几个错误。
• Pajek 阅读器错误已更正，如果缺少 *Vertices，则会发生段错误。
• 写入 GML 文件时，正确处理了方向性。（但请注意，“正确”在此处与标准冲突。）
• 更正了在无向图上计算加权、有向 PageRank 时的错误。（无论如何，这没有意义。）
• 在 Reingold-Tilford 布局中修复了几个错误以避免边交叉。
• 修复了 GraphML 阅读器中的一个错误，当未指定图属性的值时。
• 修复了小（3-4 个顶点）图的图同构例程中的一个错误。
• 更正了随机抽样实现 (igraph_random_sample)，现在它总是生成唯一的数字。这会影响 G(n,m) Erdos-Renyi 生成器，它现在总是生成简单的图。
• 基本的 igraph 构造函数（igraph_empty_attrs，所有函数都应在内部调用它）现在检查顶点数是否有限。
• LGL、NCOL 和 Pajek 图阅读器现在可以正确处理错误。
• 非对称 ARPACK 求解器现在以一致的形式返回结果。
• 快速贪婪社区检测例程现在检查图是否简单。
• LGL 和 NCOL 解析器已更正，可以处理各种行尾编码。
• Hub & authority 分数计算现在初始化 ARPACK 参数。
• 修复了 Walktrap 社区检测例程中的一个错误，当应用于未连接的图时。
• 删除了几个小的内存泄漏，以及 Spinglass 社区结构检测函数中的一个大的内存泄漏