一般情况下,.dat文件存储的是图的二进制邻接矩阵. import networkx as nx G = nx.readadjlist('auth_graph.dat')

import java.util.ArrayList; import java.util.List; // 模块E public class AdjMatrixGraph<E> { protected SeqList<E> vertexlist; // 顺序表存储图的顶点集合 protected int[][] adjmatrix; // 图的邻接矩阵 二维图 存储的是每个顶点的名称(A,B,C,D....) ; // private final int MAX_WEIGHT = 

文字描述 邻接多重表是无向图的另一种链式存储结构. 虽然邻接表是无向图的一种很有效的存储结构,在邻接表中容易求得顶点和边的各种信息. 但是,在邻接表中每一条边(vi,vj)有两个结点,分别在第i个和第j个链表中,这给某些图的操作带来不便.如对已被搜索过的边作记号或删除一条边等,此时需要找到表示同一条边的两个结点.因此,在进行这类操作的无向图的问题中采用邻接多重表更合适. 邻接多重表的结构和十字链表类型.边结点和顶点结点如下示: 边结点由6个域组成:mark为标志域,可标记这条边是否被搜索过: i

文字描述 十字链表是有向图的另一种链式存储结构. 在十字链表中,对应于有向图中每一条弧有一个结点,对应于每个顶点也有一个结点.这些结点的结构如下所示: 在弧结点中有5个域: 尾域tailvex和头域headvex分别指示弧尾和弧头这两个顶点在图中的位置,链域hlink指向与弧头相同的下一条弧, 而链域tlink指向弧尾相同的下一条弧, info域指向该弧的相关信息; 弧头相同的弧在同一链表上, 弧尾相同的弧也在同一链表上. 它们的头结点即为顶点结点,它由3个域组成:其中data域存储和顶点相关的

文字描述 邻接表是图的一种链式存储结构.在邻接表中,对图中每个顶点建立一个单链表,第i个单链表的结点表示依附顶点vi的边(对有向图是指以顶点vi为尾的弧).单链表中的每个结点由3个域组成,其中邻接点域adjvex指示与顶点vi邻接的点在图中的位置:链域nextarc指示下一条边或弧的结点:数据域info存储和边或弧相关的信息如权值等.每个链表上附设一个表头结点,在表头结点中,除了设有链域firstarc指向链表中第一个结点外,还设有存储顶点vi的名或其他有关信息的数据域data. 在无向图的邻接

文字描述 用两个数组分别存储顶点信息和边/弧信息. 示意图 算法分析 构造一个采用邻接矩阵作存储结构.具有n个顶点和e条边的无向网(图)G的时间复杂度是(n*n + e*n), 其中对邻接矩阵G.arcs的初始化耗费了n*n的时间. 借助于邻接矩阵容易判定两个顶点之间是否有边/弧相连,并容易求得各个顶点的度.对于无向图,顶点vi的度是邻接矩阵地i行(或第i列)的元素之和:对于有向图,第i行的元素之和为顶点vi的出度:第j列的元素之和为顶点vj的入度: 代码实现 /* 以数组表示法(邻接矩阵)作为

简单介绍 NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. 这个工具包对于图网络的处理非常有用,涵盖了很多算法,用法也非常友好.这里也贴出几个常用链接: NetworkX 主页 NetworkX 文档 NetworkX 文档 PDF 建议直接下一份pdf放着随时查.接下来直接说常规

1.NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功能. NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络,生成图与网络,分析网络结构,构建网络模型,设计网络算法,绘制网络图形. NetworkX 提供了图形的类.对象.图形生成器.网络生成器.绘图工具,内置了常用的图论和网络分析算法,可以进行图和网络的建模.分析和仿真. NetworkX 的官网和文档 官网地址:https://net

题目链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/85/G 思路: DP 空间可以优化成一维的, 用一维数组的 0 号单元保存左斜对角的值即可. 存图这里真不好理解 = = AC 代码: #include <algorithm> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <iostream> #include <map>

import java.util.*; public class Main{ static int MAX_VERTEXNUM = 100; static int [] visited = new int[MAX_VERTEXNUM]; public static void main(String [] args){ Graph G = new Graph(); creatGraph(G); output(G); for(int i=0;i<G.vertex_num;i++) visited[i

开门见山,本篇博客就介绍图相关的东西.图其实就是树结构的升级版.上篇博客我们聊了树的一种,在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树,比如红黑树,B树等等,以及这些树结构的应用.本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索,这两者算是图结构的基础.下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法,然后在聊聊图的最短路径.拓扑排序.关键路径等等.废话少说开始今天的内容. 一.概述 在博客开头,我们先聊一下什么是图.在此我不想在这儿论述图的定义,当然那些是枯燥无味的.图在我们生活中无处不

  常用的图的存储结构主要有两种,一种是采用数组链表(邻接表)的方式,一种是采用邻接矩阵的方式.当然,图也可以采用十字链表或者边集数组的方式来进行表示,但由于不常用,为此,本博文不对其进行介绍. 邻接矩阵   邻接矩阵采用一个n*n的二维数组来进行表示(假设该二维数组为a),其中n表示的是图中节点的数目.当数组a[i][j]=1时,表示节点i有指向节点j的边.a[x][z]=0表示节点x没有指向节点z的边.因此,我们可以知道,对于无向图而言,领接矩阵为一个对称矩阵.其举例如下:   从中我们可以

摘要 在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分.每个数据库都有其独有的存储.计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分. Nebula 的 Storage 包含两个部分, 一是 meta 相关的存储, 我们称之为 Meta Service ,另一个是 data 相关的存储, 我们称之为 Storage Service. 这两个服务是两个独立的进程,数据也

思维导图软件很多,能够画出思维导图的软件更多.作为流传较广而又比较成熟的思维导图软件,MindManager有专门的文件格式.如果读者想多借鉴导图,就应该了解MindManager的文件格式. MindManager文件的后缀为mmap.xmmap.xml.mmp等,最常见的是后缀为mmap的导图文件. MindManager的各种版本都使用“mmap”作为导图文件的后缀.可以理解,在软件的发展过程中,不同版本之间会有很大差异,文件可以向前兼容,但向后兼容就有问题了.也就是说,MindManag

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

1.概述 上一篇博客,3D游戏常用技巧Normal Mapping (法线贴图)原理解析——基础篇,讲了法线贴图的基本概念和使用方法.而法线贴图和一般的纹理贴图一样,都需要进行压缩,也需要生成mipmap.但是由于法线贴图存储的是法线信息,压缩和生成mipmap的方法自然会有所变化. 现在已经许多用于法线贴图压缩和生成mipmap的工具,大部分商业游戏引擎也集成了相关方法,只需要点几下鼠标就可以完成.本文仅针对法线贴图的纹理压缩和mipmap的方法进行原理性的说明,至于在具体的工具中如何操作,可

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

http://www.imooc.com/learn/506    慕课网地址 Tools Tools  Photoshop 快捷键 l  移动工具 V l  选取工具 M l  套索工具 L l  魔棒工具 W l  裁剪工具 C l  吸管工具 I l  移动 Space + MouseMove l  合并拷贝图层 Ctrl + Shift + C l  快速选择相应区域并局部放大 H + MouseMove l  隐藏所有参考线 Ctrl + H l  合并图层 Ctrl + E l  前

图遍历的概念: 从图中某顶点出发访遍图中每个顶点,且每个顶点仅访问一次,此过程称为图的遍历(Traversing Graph).图的遍历算法是求解图的连通性问题.拓扑排序和求关键路径等算法的基础.图的遍历顺序有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).对每种搜索顺序,访问各顶点的顺序也不是唯一的. 一.图的存储结构 1.1 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