首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
【
纸上谈兵:图(graph)
】的更多相关文章
纸上谈兵: 图 (graph)
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 图(graph)是一种比较松散的数据结构.它有一些节点(vertice),在某些节点之间,由边(edge)相连.节点的概念在树中也出现过,我们通常在节点中储存数据.边表示两个节点之间的存在关系.在树中,我们用边来表示子节点和父节点的归属关系.树是一种特殊的图,但限制性更强一些. 这样的一种数据结构是很常见的.比如计算机网络,就是由许多节点(计算机或者路由器)以及节点之间的边(网线…
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二)
本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 在上一篇博客中,我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型,在本篇中,我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作.接下来,我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架…
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一)
本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好.同时,很多教程只讲是什么…
算法与数据结构基础 - 图(Graph)
图基础 图(Graph)应用广泛,程序中可用邻接表和邻接矩阵表示图.依据不同维度,图可以分为有向图/无向图.有权图/无权图.连通图/非连通图.循环图/非循环图,有向图中的顶点具有入度/出度的概念. 面对图相关问题,第一步是将问题转为用图表示(邻接表/邻接矩阵),二是使用图相关算法求解. 相关LeetCode题: 997. Find the Town Judge 题解 1042. Flower Planting With No Adjacent 题解 图的遍历(DFS/BFS) 图的遍历/搜索…
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三)
本文属于图神经网络的系列文章,文章目录如下: 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (一) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (二) 从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution):漫谈图神经网络模型 (三) 恭喜你看到了本系列的第三篇!前面两篇博客分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络,那么在本篇中,我们则主要关注在得到了各个结点的表示后,如何生成整个图的表示.其…
echart——关系图graph详解
VueEchart组件见上一篇 <template> <VueEcharts :options="options" auto-resize /> </template> <script> export default { data () { const title = { // show: true, //是否显示 text: "画布关系图", //大标题 subtext: "图形可拖动.缩放",…
某种带权有向无环图(graph)的所有路径的求法
// 讨论QQ群:135202158 最近做某个东西,最后用图实现了,这里总结一下算法. 假设有以下带权有向无环图(连通或非连通,我这里用的是非连通的): 每个节点(node)可能与其他节点有向地相连,相邻节点的边(edge)有权值(weight)属性.从一个节点到任意一个节点的连的集合称为路径(path),且路径的权为各边权的最小值. 现在的问题就是求所有可能的路径,并算出各路径的权. 以下是简单的C++代码实现,我是用遍历边来实现的,节点和边是两个数据结构: #include <iostre…
小白学Python(18)——pyecharts 关系图 Graph
Graph-基本示例 import json import os from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Graph, Page nodes = [ {"name": "结点1", "symbolSize": 10}, {"name": "结点2", "symbolSize": 20}, {&q…
【JZOJ6357】小ω的图(graph)
description analysis 拆位从高位到低位贪心 对于当前位,如果把所有当前位为\(1\)的边塞入,\(1\)和\(n\)连通,则该位必须为\(1\) 这个是因为高位的\(1\)比所有低位的\(1\)都要优,用并查集维护连通性 对固定下的位,继续向下贪心,找低位中满足所有条件的\(1\)位即可 code #pragma GCC optimize("O3") #pragma G++ optimize("O3") #include<stdio.h&g…
图 Graph
本文主要内容为:图的定义以及基本术语 图的定义 图 图G的组成:由 数据元素的集合E 和 数据间的关系集合E 组成,记作:G = <V, E> 顶点 (vertex):数据元素,V就是顶点的有穷非空集合 边 (edge): 顶点的序偶对,例如 (v1, v2),E就是边的集合 子图 定义:设 G=<V, E> 是一个图,E' 是 E 的子集,V' 是 V 的子集,且 E' 中的边权 仅与 V' 中的顶点相关联, 则 G' = <V', E'> 称为 图G 的子图 特殊的…