先上一张大家都看过而且熟悉的北京地铁线路图： 其中本人由于时间时间问题所以就写入了：昌平线,1,2,4,5,6,8,10,13共9条线路图：接下来我说说我的思路 我的思路是这样的：首先定义变量b，e分别代表用户搜索的开始地点和到达地点然后加载地铁线路图主数据，下文代码中的LoadData()方法 ，此时要说明一点LoadData()方法加载的数据即是北京地铁线路图换乘的所有地铁站，放在一
PageRank对网页排名的算法，曾是Google发家致富的法宝。以前虽然有实验过，但理解还是不透彻，这几天又看了一下，这里总结一下PageRank算法的基本原理。一、什么是pagerankPageRank的Page可是认为是网页，表示网页排名，也可以认为是Larry Page(google 产品经理)，因为他是这个算法的发明者之一，还是google CEO（^_^）。PageRank算法计算每一
目录:Python -Matplotlib库绘制图形一，Axes介绍(基础)1.1 Figure1.2 Axes1.3 Multiple Axes1.4 Axes Vs .pyplot二，图形绘制2.1散点图2.2 条形图2.3 直方图2.4 饼图2.5 箱形图三 布局、图例说明、边界3.1区间上下限3.2 图例说明3.3 区间分段3.4 布局3.5 轴相关四、相关方法4.1、配置参数：4.2、
问题描述 : 目的：使用C++模板设计并逐步完善图的邻接表抽象数据类型（ADT）。 内容：（1）请参照图的邻接矩阵模板类原型，设计并逐步完善图的邻接表ADT。（由于该环境目前仅支持单文件的编译，故将所有内容都集中在一个源文件内。在实际的设计中，推荐将抽象类及对应的派生类分别放在单独的头文件中。） （2）设计并实现一个算法，在已存在的有权图中取两端点为u和v的边上的权值。获取成功，返回true；否则
决策树剪枝算法引言1、算法目的2、算法基本思路：3、决策树损失函数4、剪枝类型：4.1 预剪枝4.2 后剪枝4.3 两种剪枝策略对比 引言在决策树、ID3、C4.5算法一文中，简单地介绍了决策树模型，以及决策树生成算法：决策树生成算法递归地产生决策树，直到不能继续下去为止。这样产生的树往往对训练数据的分类很准确，但对未知的测试数据的分类却没有那么准确，即容易出现过拟合现象。解决这个问题的办法是考
BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式，思路比较简单，主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度，然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响。公式如下：R(qi,d)是每个词和文档的相关度值，其中qi代表每个词，d代表相关的文档，Wi是这个词的权重，然后所有词的乘积再做累加。 Wi可由外部设置，默认的话是idf值，公式如下，N是文档总数，n(
丈母娘选女婿是从一堆待选元素中挑选出符合自己标准的女婿，即实质是判断待选矩阵和自己的标准之间的相似度。于是我们可模拟一组标准向量和若干组待选向量，将待选向量和标准向量进行相似度比较即可。丈母娘对女婿的几个条件的标准权重分配：身高：H 权重：H% 体重：W 权重：W%性格：N 权重：N%外貌：S 权重：S%收入：M 权重：M%潜能：D 权重：D%这个女婿见丈母娘
什么是图？图的存储方式？ 前面总结了“树”这种数据结构，而这篇博客总结的是更为复杂的一种数据结构：图（graph），它表明了物件与物件之间的“多对多”的一种复杂关系。图包含了两个基本元素：顶点（vertex, 简称V）和边（edge,简称E）。有向图与无向图如果给图的每条边规定一个方向，那么得到的图称为有向图。在有向图中，从一个顶点出发的边数称为该点的出度，而指向一个顶点的边数称为该点的入度。
概念顶点--图中的元素边--顶点与顶点之间的关系度--连向某顶点的边的个数称为该顶点的度无向图、有向图、加权图无向图--没有方向，关系是相互的，应用如微信好友，好友关系是相互的有向图--有方向，度分为入度和出度，应用如微博关注，关注是有可以单向的带权图--关系增加权重值，可表示亲密度，应用如QQ好友，好友有亲密度图的存储邻接矩阵（Adjacency Matrix）存储方法底层依赖一个二
[size=large]一、关键路径[/size]
[size=medium]1、概念[/size]
所有路径中，各活动的历时总和最长的路径为关键路径。关键路径的时长一般等于项目的总工期。
也可以说，关键路径是指起点到终点之间，由总时差为0的关键活动连接而成的路径。
[size=medium]2、计算关键路径的目的[/size]
a 看项目网络图
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2024-08-09 15:51:31
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与或图的搜索与或图是一个超图，节点间通过连接符连接
超图（Hypergraph）是什么
简单的来说，对于我们熟悉的图而言，它的一个边（edge）只能和两个顶点连接；而对于超图来讲，人们定义它的边（这里叫超边，hyperedge）可以和任意个数的顶点连接。一个图和超图的示意图如下所示：
而
图可视化工具Gephi使用教程操作界面介绍在Gephi界面完成图的绘制键盘输入导入CSV文件直接在概览界面鼠标点击创建自己创建一个红楼梦关系网络图用一个Web of Science上的数据创建一个有向关系图静态随机数据使用动态数据的使用Gephi的可视化处理节点移动节点放大&缩小单个节点的放缩部分节点的放缩全部节点的放缩调整节点颜色单个节点颜色部分节点颜色全部节点颜色边粗细调整节点标签编
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2024-07-18 21:58:21
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Dijkstra算法虽然好，但是它不能解决带有负权边（边的权值为负数）的图。接下来学习一种无论在思想上还是在代码实现上都可以称为完美的最短路径算法：Bellman-Ford算法。Bellman-Ford算法非常简单，核心代码四行，可以完美的解决带有负权边的图。for(k=1;k<=n-1;k++) //外循环循环n-1次，n为顶点个数
for(i=1;i<=m;i++)//内
最近在做带权图网络分析这块的工作，发现网络构建中，批量添加带属性值的边这部分比较全面的资料较少，因此根据自己查找的资料和实验，总结该部分内容如下添加边：G.add_edge(‘小红’,‘小粉’)批量添加边：1.只添加边，不包含属性值G.add_edges_from([(‘小红’, ‘小黄’), (‘小黄’,‘小黑’)])也可以直接将元组的列表作为参数list=[(‘小红’, ‘小黄’), (‘小黄
@TOC，初始尝试在线刷内容，转载记录练习下笔记有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from，它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数，其中u是起点，v是终点，w是权重。例如：G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)])如果想读取权重，可以使用get_edge_data方法，它接受两个参数u和v
# 使用Python显示边的权重
作为一名刚入行的小白，学习如何在图形中显示边的权重可能会让你感到有些困惑。在这篇文章中，我将逐步引导你完成这个过程，包含必要的代码示例和注释，确保你能够理解每一步的意义。最终，我们将生成一个简单的图形并显示边的权重。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个任务的步骤。下面是实现这个任务的基本流程：
| 步骤 | 任务
在图论中，边介数（Edge Betweenness）是衡量网络中一条边在节点间最短路径中所起中介作用的重要指标。具体而言，边介数定义为：在所有最短路径中，经过某条边的路径数量占所有最短路径总数的比例。因此，边介数越高，表示该边在网络中作为桥梁或关键连接的作用越显著。定义：对于任意两个节点 和 ，记 为从节点 到节点 的最短路径总数， 为这些最短路径中经过边 的路径数量。则边 的介数中心
给你一个n节点的无向带权连通图，同时告诉你边的端点和权值
对于部分权为-1的边，可以进行修改为任意值，最后使得初始点到目标点最短距离为target1. Dijkstra第一次使用迪杰斯特拉算法，将所有能修改的权值视作1，计算到各点的最短距离
判断该距离是否有操作空间，满足要求的情况下计算要修改的量delta
第二次使用迪杰斯特拉算法，因为每次要从最短的路径进行修改
尝试将能修改的边都进行修改，使到
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2024-04-09 10:59:31
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1.安装安装networkx之前要安装画图工具matplotlib，以及矩阵运算工具numpy,于是我们执行：
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install networkx2.使用networkx的英文版说明可以在其官方网站上下载得到，写的简单易懂。http://networkx.github.io/documentation/late
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2024-10-17 23:38:50
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基于权重的集群驱逐介绍 基于权重的集群驱逐（Server Weight-Based Node Eviction）是一项Oracle 12.2版本引入的一项新特性。在此之前，Oracle集群在处理脑裂问题时，通过判断子群(各自独立)的规模情况，来决定在脑裂问题发生时，终止哪个子群，判断的依据如下：如果子群规模（包含节点数量）不等，则大的子群获胜，例如，{1} {2,3,4}后者获胜，子群{1}被驱逐
