neo4j在使用可变长路径找两个点之前的所有路径时,会返回包含环路的路径(一个点在路径中出现两次),如下面的语句: MATCH path = (x)-[:KNOWS*]-(y) 可能返回a->b->c->d->b->e这样的路径,如图: 解决方法: 纯cypher实现 MATCH path = (x)-[:KNOWS*]-(y) UNWIND NODES(path) AS n WITH path, SIZE(COLLECT(DISTINCT n)) AS testLength

# 两节点之间的所有路径MATCH p=(a)-[*]->(b)RETURN p # a->b 直接连接MATCH p=(a)-[]->(b)RETURN p # a-...>b a.b之间有三个关系及两个节点# 等价于 (a) - () - () -> (b)MATCH p=(a)-[*3]->(b)RETURN p # 路径包含2个以上关系MATCH p=(a)-[*2..]->(b)RETURN p # 路径包含8个以内关系MATCH p=(a)-[*..8

对于一个长度为n+1的数组,其中每一个值的取值范围是[1,n],可以证明的是必然存在一个重复数字(抽屉原理),假设仅存在一个重复数字,找到他. 举例:输入:[1,3,4,2,1],输出:1 自己做的时候,要么时间复杂度到o(n2),要么需要额外的存储空间利用hashset,下面来分析一下leetcode上别人的算法吧. 方法一:通过图论中环的有关知识解决 public int findDuplicate(int[] nums) { // Find the intersection point o

1. 算法解释 双指针主要用于遍历数组,两个指针指向不同的元素,从而协同完成任务.也可以延伸到多个数组的多个指针. 若两个指针指向同一数组,遍历方向相同且不会相交,则也称为滑动窗口(两个指针包围的区域即为当前的窗口),经常用于区间搜索. 若两个指针指向同一数组,但是遍历方向相反,则可以用来进行搜索,待搜索的数组往往是排好序的. 对于 C++ 语言,指针还可以玩出很多新的花样.一些常见的关于指针的操作如下. 1.1 指针与常量 1.2 指针函数与函数指针 static string Blog_Ad

接着上一篇,继续介绍图数据库Neo4j: http://www.cnblogs.com/rongyux/p/5537028.html 三 高级查找操作 1过滤   name = "Tom Hanks"的人 MATCH (n:Person) WHERE n.name = "Tom Hanks" RETURN n; 另一种写法: MATCH (n:Person {name:"Tom Hanks"}) RETURN n;

最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用了不同的数据结构来记录数据.因此它们所适用的场景也不尽相同. 其中最为特别的便是图形数据库了.可以说,它和其它的

Neo4j 使用cypher语言进行操作 Cypher语言是在学习Neo4j时用到数据库操作语言(DML),涵盖对图数据的增删改查  neo4j数据库简单除暴理解的概念: Neo4j中不存在表的概念,只有两类:节点(Node)和关联(Relation),可以简单理解为图里面的点和边.在数据查询中,节点一般用小括号(),关联用中括号[].当然也隐含路径的概念,是用节点和关联表示的,如:(a)-[r]->(b),表示一条从节点a经关联r到节点b的路径.  备份Neo4j的数据: )停掉数据库. )备

一.创建Neo4j的Legacy indexing 1.为节点创建索引 官方API的创建示例为: 将一节点添加至索引: public static void AddNodeIndex(String nid) { String txUri=SERVER_ROOT_URI+"index/node/favorites"; WebResource resource = Client.create().resource(txUri); String entity="{\"va

示例来源: Neo4j in Action. 0 准备数据 0.1 node (user1 { name: 'John Johnson', type: 'User', email: 'jsmith@example.org', age: 35}) with Label: (user1:Users { name: 'John Johnson', type: 'User', email: 'jsmith@example.org', age: 35}) 0.2 relationship (user1)

作为世界上先进的地图数据库,Neo4j如今,公司已成为许多互联网的首选.Neo4j它是基于java开源地图数据库开发,另外一个NoSQL数据库.Neo4j在保证对数据关系的良好刻画的同一时候.还支持传统关系型数据的ACID特性.而且在存储效率,集群支持以及失效备援等等方面都有着不错的表现.近来由于实验室的项目的关系.对Neo4j有了一定的了解. 同一时候.我也对其设计思想和架构都产生了非常大的兴趣,所以写下这篇博客,帮助大家更好地了解这一数据库,也分享一下以及的认识. 设计理念 Neo4j的设计

在深入学习图形数据库之前,首先理解属性图的基本概念.一个属性图是由顶点(Vertex),边(Edge),标签(Lable),关系类型和属性(Property)组成的有向图.顶点也称作节点(Node),边也称作关系(Relationship):在图形中,节点和关系是最重要的实体,所有的节点是独立存在的,为节点设置标签,那么拥有相同标签的节点属于一个分组,一个集合:关系通过关系类型来分组,类型相同的关系属于同一个集合.关系是有向的,关系的两端是起始节点和结束节点,通过有向的箭头来标识方向,节点之间的

工作中需要将 A 图数据库的数据完全导出,并插入到 B 图数据库中.查找资料,好多都是通过导入,导出 CSV 文件来实现.然而,经过仔细研究发现,导出的节点/关系 都带有 id 属性 ,因为 A B 两个库的节点和关系是各自生成的,它们数据的 id 有重复.因此我担心通过CSV 的方式插入数据库 会造成数据的覆盖或者某些数据导入不成功之类的问题,所以,就一直想找一种方式,通过 命令的方式来导入导出数据.也就是说:把 数据库 A 中的节点/关系的创建命令导出来,在 B 中运行,从而会自动生成新的节

01. 图数据库 图数据库是专门存储和检索大量信息网络的存储引擎.它可以有效地将数据存储为节点和关系,并允许高性能检索和查询这些结构.属性可以添加到节点和关系.节点可以用零个或多个标签标注,关系总是定向和命名. 1. Neo4j Neo4j是一个开源的NOSQL图形数据库.它将数据转换成化为节点.关系和属性.使用图查询语言Cypher,支持集群,支持ACID事务,并发控制.事务恢复.高可用性. 介绍(第一章): https://neo4j.com/docs/developer-manual/3.

JAX-RS是一个用于构建REST资源的Java API,可以使用JAX-RS注解装饰每一个扩展类,从而让服务器处理对应的http请求,附加注解可以用来控制请求和响应的格式,http头和URI模板的格式.     下面看一个服务器扩展实现的示例,允许客户端请求社交网络的两个成员之间的距离 @Path("/distance")/*注解规定请求URL以/distance开始*/ Public class SocialNetworkExtension{ private final Execu

和关系数据库一样,Neo4j同样可以创建索引来加快查找速度. 在关系数据库中创建索引需要索引字段和指向记录的指针,通过索引可以快速查找到表中的行. 在Neo4j中,其索引是通过属性来创建,便于快速查找节点或者关系. 手动索引 先来说一下怎样创建手动索引. 创建索引采用显示创建,就像添加节点一样添加索引项,一个索引项标识的是一个节点或者关系的属性值. 索引项中除了包含属性值,还存储了对正在索引的属性具有特定值的一个或多个节点的引用. 以上是一个使用email属性作为键值指向节点的索引. 先通过下面

目录 操作符 参数 标识符 注解 Start 通过id绑定点 通过id绑定关系 通过id绑定多个节点 所有节点 通过索引查询获取节点 通过索引查询获取关系 多个开始点  Cypher是一个描述性的图形查询语言,允许不必编写图形结构的遍历代码对图形存储有表现力和效率的查询.Cypher还在继续发展和成熟,这也就意味着有可能会出现语法的变化.同时也意味着作为组件没有经历严格的性能测试. Cypher设计的目的是一个人类查询语言,适合于开发者和在数据库上做点对点模式(ad-hoc)查询的专业操作人员(

转载自原文地址:http://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html 最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用

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可以利用并查集或者带颜色标记的BFS(来自算法导论)判断. 首先介绍第一种,用并查集来判断: 首先初始化所有元素的根为-1,-1代表根节点,接下来对于图中的每一条边(v1,v2)都并入集合,并入的方式为查找v1和v2的根节点,然后让v2的根节点作为v1的根节点,查找根节点的过程为:如果当前的结点根为-1,说明这个结点就是根,直接返回,否则再继续查找结点父亲的根,直到找到祖先结点,这里因为只是判断环路,不需要压缩路径: int findSet(int x){ if(Parent[x] == -1)

给定一个有环链表,实现一个算法返回环路的开头节点. 这个问题是由经典面试题-检测链表是否存在环路演变而来.这个问题也是编程之美的判断两个链表是否相交的扩展问题. 首先回顾一下编程之美的问题. 由于如果两个链表如果相交,那么交点之后node都是共享(地址相同)的,因此最简单暴力的方法就是两个for循环,判断该链表的node是否属于另外一个链表.但是这个算法复杂度是O(length1 * length2).如果链表较长,这个复杂度有点高了. 当然也可以遍历其中某个链表,将node的地址存储hash