本文围绕Java环境下完全多部图的判定方法展开，从核心逻辑拆解、主流方案对比、代码落地优化到工业级适配要点进行全面讲解，结合权威报告数据验证不同方案的性能差异与适配场景，给出可直接复用的判定框架与避坑指南，同时介绍跨语言迁移与拓展应用的核心要点，帮助开发者高效完成图结构校验任务。

本文系统回答了用Python做社团划分的全流程：使用NetworkX/igraph构建图并预处理，依据规模与数据特性选择Louvain、Leiden、Infomap等算法，以模块度Q、导电率、NMI/ARI及业务KPI多指标评估，结合igraph/leidenalg、graph-tool或cuGraph实现中大规模加速，并通过可视化和参数固化保障可解释与可复现；最后将数据—训练—评估—产出管线化部署，并在项目协作系统中管理版本与文档以实现稳定落地。