C/C++ 中的 Barabasi Albert 图（用于无标度模型）？

Barabási-Albert 模型被认为是几种用于生成无标度网络的模型之一。它结合了两个重要的通用概念：增长和优先连接。这两个概念，即增长和优先连接，在现实网络中广泛存在。增长的含义是网络中的节点数量随着时间的推移而增加。

优先连接的含义是，节点连接越多，获得新链接的机会就越大。

度数较高的节点具有更强的捕捉或获取添加到网络中的链接的能力。基本上，如果我们从连接人的社交网络的角度思考，就可以很好地理解优先连接。在这种情况下，从 X 到 Y 的链接意味着人 X“认识”或“与”人 Y“相识”。连接密集的节点可以很好地代表具有大量关系的名人。当新人能够进入社区时，他/她更有可能与其中一个更显眼的人相识，而不是与一个相对不知名的人相识。BA 模型的提出是基于这样的假设：在万维网上，新页面优先链接到中心节点，即非常知名的网站，例如雅虎、谷歌，而不是链接到几乎无人知晓的页面。如果有人通过随机选择现有链接来选择要链接的新页面，则选择特定页面的机会或概率与其度数成正比。

下图将描述具有 50 个节点并遵循优先连接模型的 BA 模型图。


上述图形完全能够满足富者越富，穷者越穷的逻辑。

更新于： 2020年1月29日

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