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生成用于随机测试图算法的输入？
在测试算法时，一种常见的方法是随机测试：根据某种分布（通常是均匀的）生成大量输入，对它们运行算法并验证正确性。给定算法签名，现代测试框架可以自动生成输入，但有一些限制。 如果输入是数字，列表或字符串，则直接生成此类输入。树比较难，但仍然很容易（使用随机的无上下文语法或类似方法）。 如何有效地生成随机图？通常，随机地均匀地选择图形不是您想要的：它们应该是连接的，平面的，无循环的或具有任何其他属性。由于潜在的大量不良图集，拒绝采样似乎次优。 有哪些有用的发行版可以查看？在这里有用意味着 这些图很可能很好地测试了算法 它们可以有效地产生。 我知道有很多用于随机图的模型，因此我希望能从中获得一些最了解图的模型的见解。 如果“某些算法”过于笼统，请使用最短路径查找算法作为测试中的具体算法类别。用于测试的图应该是连通的并且相当密集（具有很高的概率，或者至少在预期中）。对于测试，最佳解决方案是围绕最短路径创建随机图，以便我们知道所需的结果（而不必采用其他算法）。