目录一.图的基本介绍1.为什么要有图 2.图的常用概念3.图的表示方式1.邻接矩阵2.邻接表二.图的创建和代码实现1.代码实现以下结构 2.思路分析3.代码实现三.图的遍历1.深度优先遍历(DFS) 2.代码实现(DFS)3.广度优先遍历(BFS)4.代码实现(BFS) 5.深度优先遍历和广度优先遍历的对比一.图的基本介绍1.为什么要有图1)我们学了线性表和
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2024-03-01 13:57:38
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翻译：era_misa1、字符串不变性2、equals()方法、hashCode()方法的区别3、Java异常类的层次结构4、集合类的层次结构5、Java同步6、别名7、堆和栈8、Java虚拟机运行时数据区域一图胜千言，下面图解均来自Program Creek 网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。如果图解没有阐明问题，那么你可以借助它的标题来一窥究竟。1、字符串不变性下面这张图展示了这段代
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2023-08-25 19:45:28
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1，摘要：本系列文章主要学习如何使用JAVA语言以邻接表的方式实现了数据结构---图(Graph)，这是第一篇文章，学习如何用JAVA来表示图的顶点。从数据的表示方法来说，有二种表示图的方式：一种是邻接矩阵，其实是一个二维数组；一种是邻接表，其实是一个顶点表，每个顶点又拥有一个边列表。下图是图的邻接表表示。从图中可以看出，图的实现需要能够表示顶点表，能够表示边表。邻接表指是的哪部分呢？每个顶点都有
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2024-08-16 16:48:29
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# Java 图搜图技术的概述与实现
随着计算机视觉和机器学习的发展，图像搜索技术在多个领域变得越来越重要。图搜图（Image Search by Image）是指用户通过上传一张图片来搜索与之相似的图像。这项技术在电子商务、社交媒体和数字资产管理等领域应用广泛。本文将从基本概念入手，使用 Java 实现一个简单的图搜图系统，并通过状态图和序列图展示其工作流程。
## 图搜图的原理
图搜图的
原创
2024-10-27 05:03:59
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本篇博客主要介绍图的建立、遍历、最短路径问题以及最小生成树问题，包含了深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra算法解决单源最短路径问题、Floyd算法解决多源最短路径问题、Prim算法和Kruskal解决最小生成树问题。（详细的说明一般喜欢嵌入到代码当中）1、先看一下顶点类型//图的顶点类型
class Vertex {
public c
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2024-01-02 09:58:15
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一、实验目的1、熟练掌握图的邻接矩阵和邻接表存储结构；2、掌握图的创建方法；3、掌握求顶点度的方法；4、掌握图的深度优先和广度优先遍历方法；5、掌握图的邻接矩阵和邻接表存储结构的转换。二、实验内容1、分别定义图的邻接矩阵和邻接表存储结构；2、分别在两种存储结构下根据输入的顶点和边（或弧）创建图；3、分别在两种存储结构下实现求顶点度的操作；4、分别在两种存储结构下实现图的深度和广度优先遍历算法；5、
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2023-09-19 09:07:16
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图的遍历从图中的某个顶点出发，按某种方法对图中的所有顶点访问且仅访问一次。为了保证图中的顶点在遍历过程中仅访问一次，要为每一个顶点设置一个访问标志。通常有两种方法：深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).这两种算法对有向图与无向图均适用。 深度优先搜索(DFS)：// 从第i个节点开始深度优先遍历
private void traverse(int i){
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2023-10-25 16:43:46
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前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客，就有一种冲动要将这些原理实现出来了。 Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。 打开Google图片搜索页面：点击使用上传一张angelababy原图：点击搜索后，Google将会找出与之相似的图片，图片相似度越高就越排在前面。如：这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据
窄带语谱图和宽带语谱图首先，什么是语谱图。最通常的，就是语音短时傅里叶变换的幅度画出的2D图。之所以是通常的，是因为可以不是傅里叶变换。“窄带”，顾名思义，带宽小，则时宽大，则短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。“宽带”，正好相反。至于“横竖条纹”，窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体现出了频率分辨率高。分辨率可以
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2024-07-10 16:01:32
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JAVA集合框架Java集合框架——图1.图图是一种依照键值存储元素的容器。键值类似于下标，图的键值可以使任意类型的对象。需要注意的是，图中不能存在重复的键值，每个键值都对应一个值。一个键值与其对应的值构成了一个条目，图内所存储的元素便是这个条目。集合框架中，图有三种类型，包括:散列图HashMap，链式散列图LinkedHashMap以及树形图TreeMap。这些图的通特性都定义在Map接口中。
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2023-08-10 22:12:39
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我的世界:官方造梗最为"致命",MC里没有梗,闪烁标语光速打脸各位小火把、小饥友们好,我是你们的MC萌新老饥友GW。不知道大家有没有这样一个感觉,为什么《我的世界》游戏主播大多都是玩Java版(JE),而鲜有去尝试基岩版(BE)呢?或许这还是要从mc的历程说起。我的世界:7张来源玩家手中的梗图,有点不对劲,你能看出来吗?导语:我的世界:7张来源玩家手中的梗图,有点不对劲,你能看出来吗? 自古以来,
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2023-07-20 08:32:47
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图，就是我们在数据结构中学到的图，它是一种存储信息的结构。图是一类在实际应用中非常常见的数据结构，当数据规模大到一定程度时，如何对其进行高效计算即成为迫切需要解决的问题。最常见的大规模图数据的例子就是互联网网页数据，网页之间通过链接指向形成规模超过500 亿节点的巨型网页图。再如，Facebook 社交网络也是规模巨大的图，仅好友关系已经形成超过10 亿节点、千亿边的巨型图，考虑到Facebook
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2023-12-18 12:32:28
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介绍图形是存储某些类型的数据的便捷方法。该概念是从数学移植而来的，适合于计算机科学的需求。由于许多事物可以用图形表示，因此图形遍历已成为一项常见的任务，尤其是在数据科学和机器学习中。深度优先搜索深度优先搜索(DFS)沿一个分支尽可能搜索，然后回溯以在下一个分支中尽可能搜索。这意味着，在进行中的Graph中，它从第一个邻居开始，并尽可能沿该行继续下去：一旦到达该分支的最后一个节点(1)，它就会回溯到
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2024-02-26 21:38:46
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Java 10种常见设计模式UML图简单工厂模式(不属于23种设计模式)工厂方法模式单例 模式(静态内部类方式 IODH)适配器模式装饰者模式门面模式代理模式(静态代理)观察者模式策略模式模版方法 设计模式实战代码持续更新中,敬请关注… 设计模式仓库:https://gitee.com/fan_xiaoning/design 手写spring仓库:https://gitee.com/fan_x
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2024-07-15 09:11:59
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# Java 以图搜图
随着互联网的发展，图像搜索已经成为一种普遍的需求。人们希望能够通过输入一张图像来寻找相似的图像。在这个领域中，图像特征提取是一个重要的技术，它可以将图像转换为一组描述其特征的向量。然后，我们可以使用这些特征向量来进行图像相似度的比较和搜索。
在Java中，我们可以使用一些开源库来实现图像特征提取和图像搜索的功能。下面我们将使用一个叫做"imgscalr"的库来完成这个任
原创
2023-08-03 05:28:25
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# 使用Java实现以图搜图
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现以图搜图的功能。这个问题可以用以下流程图来展示：
```mermaid
erDiagram
图片-->图搜图: 用户上传图片
图搜图-->图像处理: 对上传的图片进行处理
图像处理-->特征提取: 提取图片的特征
特征提取-->图库搜索: 在图库中搜索具有相似特征的图片
原创
2023-08-23 14:40:06
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这一个博文主要就是如何去爬特定关键字的图；怎样爬图呢？或者从哪儿去爬图呢？这是首先要考虑的问题。开始我想到了百度，就是百度图片，利用下面的url：http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=
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2023-09-28 08:48:55
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-图的表示_求补图 图的任何两个顶点间都有边，则称为：完全图。 从完全图中去掉本图的边所得到的图：补图。 不同的表示法如何求一个图的补图？ -深度优先遍历_填空题 填空题 如图a 所示的树形结构，从根节点开始的深度遍历是：___________ 如图b 所示的图中，从a节点开始的深度遍历是：_______________ &n
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2023-12-04 19:09:37
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带权无向图存储结构存储结构选用邻接表。当一个图为稀疏图时，使用邻接矩阵法显然要浪费大量的存储空间，而图的邻接表法结合了顺序存储和链式存储方法，大大减少了这种不必要的浪费。当然，即使我们所处理的图不是稀疏图，邻接表法也是能够胜任的。图、顶点以及边的代码定义public class graph_t {
//邻接表实现的带权无向图
private ArrayList<VNode&g
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2024-01-02 13:55:49
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我很长时间对直接无环图(DAG)感兴趣，在阅读维基百科的拓扑排序之后，我没有发现任何涉及 layers numbering 的方法的特别提及(尽管图中广泛提到了绘图) . 使用这种方法，图形在技术上不是拓扑排序的，但是知道每个节点包含层(级别)的正确数字，我们总是可以判断特定节点"bigger"是否在拓扑上 . 另一方面，只要我们没有有序列表，我们就无法在拓扑上枚举节点(尽管这可以通过比较节点级别
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2023-12-03 09:52:59
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