import random

from networkx import *
import pylab as plt


def gen_tree(size, max_rank):

    pow_ver = [0] * size #количесво смежных ребер
    arr_ver_old = [i for i in range(0, size)] # вершины
    arr_ver_new = [] #конечный массив

    result_graf = nx.Graph()

 #   root = random.choice(arr_ver_old) #выбираем рандомную вершину
  #  index = arr_ver_old.index(root) #получаем индекс вершины
   # delete = arr_ver_old.pop(index) #удаляем вершину по индексу и возвращает вершину
    #arr_ver_new.append(delete) #добавляем вершину

    print("new",arr_ver_new) #вывод нового массива
    print("OLD", arr_ver_old)#вывод старого массива
    for i in range(0, size): #отрисовка вершин
        result_graf.add_node(i)

    for i in range(0, size):
        node = random.choice(arr_ver_old)
        delete = arr_ver_old.pop(arr_ver_old.index(node))
        arr_ver_new.append(delete)
        pow_ver[i] += 1
        if i == 1:
            result_graf.add_edge(arr_ver_new[0], arr_ver_new[1])
        if i > 1:
            result_graf.add_edge(node, node_new)
        if i > 0:
            node_new = random.choice(arr_ver_new)
            new_index = arr_ver_new.index(node_new)
            if i < size - 1:
                pow_ver[new_index] += 1

    print("степень", pow_ver)
    print("новый",arr_ver_new)

    result_graf.number_of_nodes()
    nx.draw(result_graf, with_labels=True)
    plt.show()

gen_tree(5, 3)