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计算图中所有节点的度中心，在密邻接矩阵表象中需要 [[big theta|<math>\Theta(V^2)</math>]], 在稀疏矩阵表象中，连边需要<math>\Theta(E)</math> 。

计算图中所有节点的度中心，在密邻接矩阵表象中需要 [[big theta|<math>\Theta(V^2)</math>]], 在稀疏矩阵表象中，连边需要<math>\Theta(E)</math> 。

节点层面中心性的定义可以推广到整个图上，即我们说的“图中心”。<ref>Freeman, Linton C. "Centrality in social networks conceptual clarification." Social networks 1.3 (1979): 215–239.</ref> 另<math>v*</math> 表示图 <math>G</math>中度中心最大的点。 另 <math>X:=(Y,Z)</math> 为<math>|Y|</math>-与图连接使得接下来的量最大的节点(<math>y*</math> 是图<math>X</math>中心度最大的点):

节点层面中心性的定义可以推广到整个图上，即我们说的“图中心”。

<ref>Freeman, Linton C. "Centrality in social networks conceptual clarification." Social networks 1.3 (1979): 215–239.</ref> 另<math>v{^*}</math> 表示图 <math>G</math>中度中心最大的点。 另 <math>X:=(Y,Z)</math> 为<math>|Y|</math>-与图连接使得接下来的量最大的节点(<math>y*</math> 是图<math>X</math>中心度最大的点):

<math>H= \sum^{|Y|}_{j=1} [C_D(y*)-C_D(y_j)]</math>

<math>H= \sum^{|Y|}_{j=1} [C_D(y*)-C_D(y_j)]</math>

对应的，图 <math>G</math>的度中心如下:

对应的，图 <math>G</math>的度中心如下:

<math>C_D(G)= \frac{\sum^{|V|}_{i=1} [C_D(v*)-C_D(v_i)]}{H}</math>

<math>C_D(G)= \frac{\sum^{|V|}_{i=1} [C_D(v{^*})-C_D(v_i)]}{H}</math>

当图<math>X</math>包含一个与其他节点都相连的中心点时 <math>H</math>的值最大 (a [[star graph]]), 此时

当图<math>X</math>包含一个与其他节点都相连的中心点时 <math>H</math>的值最大 (a [[star graph]]), 此时