《复杂网络建模》课程project
A.前言
昨天晚上顺利考完张海军老师《复杂网络建模》的final exam，这门课算是彻底结束了。于是想把跟这门课有关的东西整理一下（但其实从时间线的角度来说，这部分这部分内容不该属于这里）。
B. project内容
总结来说就是：三人一组，自己搞数据构建一个网络，然后去分析这个网络的一些特征。
老师之前提到过，网络的节点越多，得分也会相应更高。我所做的是深圳的公交网络，小组三人分工，一人做UI、绘图，一人收集和处理数据并写报告什么的，我负责写核心代码。
C.实验过程
a.数据来源
深圳公交线路的数据在网上直接能找到，最后拿到了944条公交线路的数据。每条线路存成一个文件，文件内容如下：
车站名之间用权值分割，终点站后的权值为0
理想的权值是两站之间的时间，但由于拿不到这个数据，这里的权值是随机生成的。
b.数据结构
点(node)
typedef struct node {
int id;
int *line;
int edge_num; // degree.
} node;边(edge)
typedef struct edge {
node *node_id;
int weight;
struct edge *next;
} edge;网络(network)
struct {
int sum;
char **name;
edge **e;
node **subway_station;
} bus_net;有了这些接下来的就好说了。
c. 特点
1、我们的节点数是班上所有小组里最多的：5800+。我记得第二名有3000+，大家普遍在1000以内。当然节点多不代表一定好，节点少也不代表一定差。
2、由于节点太多，会导致运算时间爆炸长（一个用python跑300+节点的同学说要40分钟，一个用matlib跑800+节点的同学也说要40分钟）。于是我选择使用C语言写核心代码来提高效率（其实是自己的研究方向经常写C，所以C最熟练 ^ _ ^）。
3、大家普遍采用邻接矩阵保存图，似乎只有我采用了邻接链表。第一个原因同上，使用邻接链表可以很快速地定位到节点的边；第二个原因是公交线路节点的度大多数都为2，所以采用邻接矩阵太浪费空间，效率太低。
4、负责做UI和绘图的同学用的python，所以为了配合他，我将C代码编译成了动态链接库；并写好了python接口。
d.测试
测试的具体结果就不贴了，平台是WSL-Ubuntu 18.04。只攻击一次的话，运行时间大概5分钟，时间上的优势可以说非常大了。
放几张队友根据结果画的图：
网络结构，红色点代表度大于等于5，蓝色为2-4，黄色为1
网络的度分布图
刻意攻击80%的节点后网络的结构
值得一提的是，这些结果都是在Windows下跑出来的，据我测试这跟真实值是有一定出入的。具体结果应该以在Linux下跑出的结果为准。
C. 结束与反思
1、最后这个project是要做一个presentation来介绍的，然后同学之间打分占60%，老师打分占40%。这就决定了UI的重要性，因为根据我的经验，同学打分受UI的影响极大。而我们的UI就是一个窗口加几个button，我在台上讲的时候真是尴尬死了，其他组的那些大佬们UI一个比一个酷炫。
2、报告也没写好，队友在临交之前才写；PPT也是，马上要上台了我还在做PPT。
3、以上主要原因：动手太晚，应该在国庆假期就开始做；我分工没做好，一门心思钻进代码里，也没督促队友进度；想carry全场却没那个实力，中间大大小小出了无数次bug，浪费了很长时间。
总的来说，分工+实力都不够好，班上很多大佬都做得很好，自己还需修行。
D.一个印象深刻的BUG
在创建网络的produce_net_from_files()函数中，因为要打开900+个线路文件读取信息，所以在循环里用了一个fopen函数。这么个小细节导致了意想不到的bug，我找了很久也没找到问题所在，浪费了很长时间。最终我的同门帮我找到问题所在：没有fclose。这里出bug的具体原理留待以后分析。
E.完整代码和数据
只包含我写的C代码和python代码（均可运行）。
代码 Github 链接
