一：图的存储结构1：邻接矩阵 使用二维数组来存储图的边的信息和权重，如下图所示的4个顶点的无向图 &n
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2023-10-20 10:12:59
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图算法，基本表示方法，邻接表，邻接矩阵
要表示一个图G=(V,E)，有两种标准的表示方法，即邻接表和邻接矩阵。这两种表示法既可用于有向图，也可用于无向图。通常采用邻接表表示法，因为用这种方法表示稀疏图（图中边数远小于点个数）比较紧凑。但当遇到稠密图（|E|接近于|V|^2）或必须很快判别两个给定顶点手否存在连接边时，通常采用邻接矩阵表示法，例如求最短
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2023-12-05 21:09:35
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路径规划系列文章目录路径规划算法综述图论基础介绍目录路径规划系列文章目录一、图的存储方式介绍二、邻接矩阵介绍三、邻接矩阵实现四、总结一、图的存储方式介绍 图的结构比较复杂，是非线性结构，任意两点都可能存在联系，相对来说存储方法较多。目前主要有：邻接矩阵表示法邻接表表示法邻接多重表表示法十字链表
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2023-11-09 11:18:38
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邻接矩阵：是表示顶点之间相邻关系的矩阵。用邻接矩阵表示法表示图，需要一个用于存储邻接矩阵的二维数组，一个用于存储顶点信息的一维数组。存储结构表示如下：#define max 32767 //表示最大值，即无穷
#define mv 100 //最大顶点数
typedef char ver; //假设顶点的数据类型为字符型
typedef int arc; //这两个定义可以完全没有，
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2024-04-17 16:36:07
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图的存储结构主要分两种，一种是邻接矩阵，一种是邻接表。 1.邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组（邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。 设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵，定义为： 看一个实例，下图左就是一个无向图。从上面可以看出，无向图的边数组是一个对称矩阵。所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足aij = aji。即从矩阵的左上角到
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2024-03-07 18:32:50
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cs224w 2-2 Traditional Feature-based Methods-Line边层级上节课我们介绍了关于节点相关的基础知识，这节课我们将关注于**“边”**。任务：利用现有的链接来预测新的链接的产生；我们需要评估所有为连接的节点对；并对他们进行排序，排名前K个为我们的预测结果；这里的重点是 “节点对” 特征的设计，我们可以将点A和点B的特征融合起来来作为“节点对”， 但失去了点
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2024-01-12 07:13:47
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## 图神经网络入门
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种用于处理图数据的机器学习方法。随着社交网络、推荐系统、生物信息学等领域中图数据的广泛应用，图神经网络逐渐受到研究者的关注和重视。本文将介绍图神经网络的基本概念、训练集的构建方法、特征矩阵的表示方式以及邻接矩阵的应用，并通过代码示例进行演示。
### 图神经网络简介
图神经网络是一类以图数据为输入，以图
原创
2023-08-13 06:19:12
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#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <iomanip> //setw(int n)函数的头文件
using namespace std;
#define OK 1
#define ERROR 0
#define OVERFLOW -1
typedef
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2024-04-29 20:49:31
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论文：A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks一篇关于图神经网络的综述文章，着重介绍了图卷积神经网络（GCN），回顾了近些年的几个主要的图神经网络的的体系：图注意力网络、图自编码机、图生成网络、图时空网络。1、介绍传统的机器学习所用到的数据是欧氏空间（Euclidean Domain）的数据，欧氏空间下的数据最显著的特征就是有着规则的空间结构，
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2023-09-25 10:35:41
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采用邻接矩阵形式存储图，对图进行优先深度搜索，并输出结果。 算法设计 用邻接矩阵存储图首先定义图的邻接矩阵存储结构，其中一维数组vertexs用来表示与顶点有关的信息，二维数组arcs用来表示图中顶点之间的关系。 之后要初始化邻接矩阵，初始化顶点个数以及边的个数，输入数据并且添加权值然后输出矩阵。
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2024-01-17 10:06:51
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近些年来，域适应和迁移学习已经广泛应用于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域。然而，在网络结构数据上运用域适应算法以解决跨网络预测问题并未受到广泛关注。一方面，传统的域适应算法假设域内实体是独立同分布的（iid），它们无法有效捕获网络内不同实体间错综复杂的关系。另一方面，当前的网络嵌入（图神经网络）算法大多是基于单一网络的，它们不可学到具有网络可迁移性的低维特征表示。因此，当前的域适应算
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2023-10-31 16:56:01
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#include <iostream>#include <cstdlib>#include <bits/stdc++.h>using namespace std;int vis[105]//邻接矩阵表示图struct ENode{ int V1,V2; int weight;};struct GNode{ int Nv;//顶点数 int...
原创
2022-01-13 14:21:16
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图的邻接矩阵表示 图基概念(Graph) 包含 一组顶点：通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边：通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对：(v, w) ∈E ，其中v, w ∈ V有向边 表示从v指向w的边（单行线）不考虑重边和自回路 无向图：边是无向边(v, w) 有向图：边是
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2017-04-11 13:24:00
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#include#include#define maxsize 100typedef char Vertextype;typedef struct{ Vertextype vexs[maxsize]; 点的值Vertextype GetValue(Graph *g,int
原创
2022-07-19 09:53:57
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# 如何实现图卷积神经网络中的邻接矩阵的权重
## 1. 概述
在图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCN）中，邻接矩阵的权重是非常重要的。邻接矩阵表示图中不同节点之间的连接关系，而权重则决定了不同节点之间连接的强度。在GCN中，我们需要学习这些权重，以便更好地捕捉节点之间的关系。
本文将按照以下步骤介绍如何实现图卷积神经网络中的邻接矩阵的权重：
1.
原创
2023-08-12 09:41:37
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1，基本思想： 1，用一维数组存储顶点：描述顶点相关的数据； 2，用二维数组存储边：描述顶点间的关系和权； 2，邻接矩阵法（二维数组存储权值表示边）：
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2024-04-10 13:16:23
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使用邻接矩阵表示图详解说明图是一种可以实现多对多的数据结构，不像链表和树，他们只能建立一对一的关系，每个节点只有前驱或者后继节点，不能实现多对多对于图的描述可以使用邻接矩阵或者邻接表使用邻接矩阵描述图:创建集合保存图的顶点创建二维数组即矩阵描述顶点与顶点之间的关系，顶点与顶点之间用权值来描述，若权值为1，表明两个顶点是相连的，若权值为0，表明两个顶点不相连考虑如何用二维数组描述？？？使用有序集合存
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2023-07-22 17:55:11
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图常用的存储方法又邻接表表示法以及邻接矩阵表示法，邻接表适合稀疏矩阵的存储，但是缺点是稍微复杂一点，并且插入操作或者说更新图的操作实际上是比较复杂的，而邻接矩阵更加简单，再存储密集矩阵的时候更加合适，下面使用c++实现一个简单的邻接矩阵。 由于图一般简单的分为几种：1. 无向图 2.有向图 3.带权无向图 4.带权有向图 下面可以构造的时候分别选择这几种方式来实现： 下面所提到
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2024-04-22 01:12:52
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华为iLearning AI数学基础 课程 笔记课程链接AI数学基础一. 线性代数AI的核心,通过矩阵表示法实现深度学习方法,非结构化数据–>矩阵(Matrix)&向量(Vector)张量(Tensor):TensorFlow,Pytorch等深度学习框架的重要组成部分,深度学习中很多运算和模型优化基于tensor完成线性分类器中,矩阵的应用:目的:判断一张图形是猫,车or人(分被计
图(Graph)在讨论GNN之前，我们先来了解一下什么是图。在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。 根据顶点之间是否存在方向依赖关系，边可以是有向的，也可以是无向的。 图 1有向图顶点也称为节点,在本文中，这两个术语是可以互换。图神经网络图神经网络是一种直接作用于图结构上的神经网络。GNN的一个典型应用是节点分类
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2023-11-01 20:49:47
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