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
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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图像梯度处理图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。模板运算模板（滤波器）是一个尺寸为n*n的小图像W（n一般取奇数，称为模板尺寸），每个位置上的值w被称为权重。在进行计算时，将模板的中心和像素P对齐，选取原始图像中和模板相同范围的邻域N的像
14.假设不带权有向图采用邻接矩阵G存储，设计实现以下功能的算法。（1) 求出图中每个顶点的入度。（2）求出图中每个顶点的出度。（3）求出图中出度为0的顶点数。15. 假设不带权有向图采用邻接表G存储，设计实现以下功能的算法。（1) 求出图中每个顶点的入度。（2）求出图中每个顶点的出度。（3）求出图中出度为0的顶点数。#include <stdio.h>
#include <st
Task4概览本次任务主要包括两大块，分别是数据完全存于内存的数据集类、节点/边任务预测的实践。其中前者可将占用内存有限的数据集全部存于内存中，方便实际的运算；同时，在定义好的数据集类的基础上，后者进行了节点预测以及边预测的任务实践。一、数据完全存于内存的数据集类对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里，这样在计算的过程中运算速度会更加快。幸运的是，PyG为我们提供了方便
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2023-08-21 09:50:55
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基本概念 图由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，每条边的两端都必须是图的两个顶点（可以是相同的顶点）。而记号G(V,E)表示图G的顶点集为V、边集为E。 图可分为有向图和无向图。有向图的所有边都有方向，即确定了顶点到顶点的一个指向；而无向图的所有边都是双向的，即无向边所连接的两个顶点可以互相到达。 顶点的度是指和该顶点相连的边的条数。特别是对于有向图来说，顶点的出边条数称为该顶点的出度，顶
不超过k条边，用Bellman-Ford图的存储无向图是一种特殊的有向图，即双向。 有向图有邻接矩阵、邻接表两种存储方式。所谓邻接矩阵就是二维数组，下标表示点，值表示权重。 邻接表就是每个节点上存放单链表。数组h // 邻接表（存储的是以u为根的相邻一层的所有子节点）
数组e // 节点数组，存储节点编号
数组ne // nxt数组，存储每个单链表的下一个节点所属的序号无向图的存储static
图 Graph图是一种非线性表结构, 用来模拟一组连接 图的算法有很多, 比如图的搜索、最短路径、最小生成树、二分图等概念顶点（vertex）:图中的元素
边（edge）:顶点之间建立的连接关系
无向图: 边没有方向的图, 例如微信
有向图: 边有方向的图, 例如微博
带权图（weighted graph）:每条边都有一个权重（weight）. 带权图类比QQ, 权重就是QQ亲密度
度（deg
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2024-07-15 22:41:16
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1.图的相关定义注意，图中重要的两个权值！做题时搞清楚，是对 “点权” 的处理还是对 “边权” 的处理。1.1 点权需要单独开一个数组来记录点权，weight[] 。1.2 边权邻接矩阵、邻接表存的就是边权。2.图的存储2.1邻接矩阵节点数量在 以下 存储边权：int G[MAXN][MAXN]存储点权：int weight[MAXN]2.2邻接表存储边权：struct node{
int v
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2024-10-14 13:06:22
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一、基础概念：①、图的定义：点和边的集合②、边的方向：边具有方向则为有向边，图中边有方向则为有向图；边不具有方向则为无向边，图中边没有方向则为无向图；③、边的权值：为边所有的属性，可以具象化为路径的长度，或路径花费时间、或飞机的机票价格；边可为负数。④、点的度：度为该点与几条边相连。有向图的点的度分为出度和入度，度总是为出度+入度；二、图的存储①邻接矩阵：本质上是二维矩阵，有向图的邻接矩阵的横坐标
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2024-06-03 09:12:03
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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
树也是一种特殊的图，图上每一个点有出度和入度，对于有向图来说，出度表示顶点的出边，入度表示顶点的入边，图可根据是否有边权分为有权图和无权图，一般来说，对于无权图求最短路时，可以将其赋值为1。可以证明，有向无环图一定存在拓扑序列，因此有向无环图又被成为拓扑图。具体看如下。建图邻接矩阵：邻接矩阵通过一个二维数组a[i][j]来存，首先通过memset(a,0x3f,sizeof(a))来给其赋初值为无
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。
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
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
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(
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
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
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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