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剛加入復雜網絡圈子，暫時還沒有成熟的研究內容，先發個資料性的東西占坑：）
作復雜網絡研究離不開對各種實際或模擬網絡的統計、計算、繪圖等工作。對于一般性的工作，我們可以用Pajek、Netdraw和Ucinet等軟件完成。但對一些特殊應用（比如自己開發了一個新模型），現有的軟件不能提供相應的建模或計算功能，這時就必須要通過編程的辦法來解決問題了。
在這篇文章中，向大家介紹我使用過的4個面向圖論及復雜網絡分析的程序庫，它們可以（分別或同時）用C、C++、C#和Python等語言調用。同時這些庫都是開源的，可以通過研讀它們的源代碼提高編程水平。
好，下邊開始介紹，第一位出場的是：
一、Boost Graph Library —— “準”C++標準庫
Boost Graph Library（BGL）是C++ Boost庫的成員之一。Boost是一個經過千錘百煉的C++庫，作為標準模板庫STL的后備，是C++標準化進程的發動機之一。Boost庫由C++標準委員會庫工作組成員發起，在C++社區中影響甚大，是不折不扣的“準”標準庫。
BGL的特點是靈活性和高運行效率。BGL是以模板的形式提供的，這意味著你可以在模板的基礎上創建自己的類型，比如自定義的節點類。BGL的開發者是世界上最頂尖的C++專家，這個庫中實現的各種圖算法具有非常高的執行效率，而且BGL本身具有工業強度，你可以放心的使用它。此外，BGL的代碼結構良好，是非常值得研讀的精品，對于學習算法與數據結構會有很大的幫助。
從我的角度來看，BGL的缺點是沒有提供復雜網絡分析的算法，所以在實際中我使用的還不多。建議對于分析大規模的網絡問題時使用這個庫，利用它良好的圖數據結構，開發自己的復雜網絡分析算法，將會獲得很高的執行效率。
參考資源：
BGL官方網站：
http://www.boost.org/doc/libs/1_42_0/libs/graph/
技術書籍《The Boost Graph Library》，作者: Jeremy G. Siek，Lie-Quan Lee，Andrew Lumsdaine，見：
http://www.douban.com/subject/1463103/
《使用Boost Graph library》，一個簡短的BGL使用介紹，適合快速上手，見：
http://www.cppprog.com/2009/0408/100.html
《Boost Graph Library 學習筆記》，討論學習BGL中遇到的問題，見：
http://blog.csdn.net/magicblue/archive/2009/05/22/4208976.aspx
二、QuickGraph —— .NET平臺下的BGL
QuickGraph是一個用C#語言編寫的.NET組件庫，所提供的算法與BGL類似，可以看作是Boost Graph Library在.NET平臺下的實現。目前QuickGraph的最高版本是3.3，支持.NET 2.0和.NET 3.5平臺。
對于復雜網絡研究，QuickGraph能夠提供的幫助與BGL基本類似。如果你對C#語言（以及其它支持.NET的語言）比較熟悉，可以考慮選擇這個庫。但由于.NET程序是在虛擬機下運行的原因，所以效率不夠高，不適合處理大規模的計算問題。
參考資源：
QuickGraph官方網站：
http://www.codeplex.com/quickgraph
中文資料暫時還找不到。
三、igraph —— C語言寫的復雜網絡分析庫
igraph是一個建立和操縱無向圖、有向圖的開源C程序庫，它既包含經典圖論里的各種算法（例如最小支撐樹、網絡流等），也包含了最近的出現的一些網絡分析算法（如社團結構搜索等）。
igraph是C寫的，這意味著你很容易在C/C++中使用它。如果你不熟悉這兩種語言，或者覺得用C/C++太繁瑣的話，igraph還提供了R語言（一種國外很流行的統計分析語言）和Python語言的接口，所以也很適合科研人員使用（我現在用的是Python，調用igraph很簡單）。
參考資料：
igraph官方網站：
http://igraph.sourceforge.net/
關于Python語言的介紹，見：
http://zh.wikipedia.org/wiki/Python
關于R語言的介紹，見：
http://zh.wikipedia.org/wiki/R語言
四、NetworkX —— 全面支持復雜網絡分析的Python包
NetworkX是一個創建和操縱復雜網絡，并對復雜網絡的結構、功能和動力學進行研究的Python包，它提供了目前應用最廣泛的一些復雜網絡分析算法，當然也包括基本的經典圖論算法。NetworkX目前只能在Python語言中使用（這也是我學Python的原因之一，見《從C#到Python —— 談談我學習Python一周來的體會》）。
我個人認為NetworkX比igraph要好用，因為NetworkX的文檔更清晰易讀，程序結構組織得也很好，我現在主要在用這個包。但NetworkX的執行效率多數情況下會比igraph要低（見Drew Conway所作的對比： http://files.meetup.com/1406240/sna_in_R.pdf）。所以也不適合作太大規模的網絡分析計算。此外，NetworkX和Python的一個繪圖包——Matplotlib結合得很好，可很方便地進行復雜網絡可視化。
參考資源：
NetworkX官方網站：
http://networkx.lanl.gov/
Matplotlib（科學繪圖的Python包）：
http://matplotlib.sourceforge.net
五、總結
本文介紹了圖論與復雜網絡研究常用的一些程序庫。用好這些程序庫（以及其它一些軟件工具），可以避免我們無謂的re-invent the wheel，從而提高工作效率。在網上了解到，國外同行用這些庫的很多，而在國內還很少搜索到這方面的資料（除了BGL）。作為我進復雜網絡圈的敲門磚，向各位圈友推薦這幾個庫。另外，我近期正在學習Python和NetworkX，如果您感興趣，歡迎和我交流：）
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