首先这种做法只能针对稀疏序列, 比如这种情况: abc abacabc. 会输出5 ,,,,就比较尴尬, #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #define lli long long int using namespace std; ; const int maxn=0x3f; void read(in

前言 本文用Python编写代码,并通过hadoop streaming框架运行. 算法思想 下图是一个网络: 考虑转移矩阵是一个很多的稀疏矩阵,我们可以用稀疏矩阵的形式表示,我们把web图中的每一个网页及其链出的网页作为一行,即用如下方式表示: 1 A B C D 2 B A D 3 C C 4 D B C Map阶段 在Map阶段,Map操作的每一行,对所有出链发射当前网页概率值的1/k,k是当前网页的出链数,比如对第一行输出<B,1/3*1/4>,<C,1/3*1/4>,&l

全部函数通过杭电 1142,1162,1198,1213等题目测试. #include<iostream> #include<vector> #include<queue> #include<stack> #include<algorithm> #include<stdio.h> #include<stdlib.h> using namespace std; /* //函数集合声明下,方便查看 void Dijkstra(

因为是稀疏图,所以应当选择邻接表来存储 构造一个邻接表 这只是我的构造方法,有很多种更好的构造方法,大家可以自己去构造 typedef int vertex; typedef int WeightType; //邻接表中单链表的节点 typedef struct ArcNode { int to; WeightType weight; struct ArcNode *next; }ArcNode; //顶点, 存放顶点信息和一个指向第一个与该顶点相连的节点 typedef struct Node

//稀疏图 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; , INF = 0x3f3f3f3f; int n, m; int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; int prim() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist);//先初始化为正无穷 ;//权重 ; i < n; i ++ ) {

//稀疏图 点和边差不多 #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; typedef pair<int, int> PII; ; int n, m; int h[N], e[N], ne[N], idx; int w[N];//表示权值 int dist[N]; bool st[N]; void

RNA降解是影响芯片质量的一个很重要的因素,因为RNA是从5’开始降解的,所以理论5’的荧光强度要低于3’.RNA降解曲线可以表现这种趋势. 以样品GSM286756.CEL和GSM286757.CEL为例: library(affy) rawData<-ReadAffy("GSM286756.CEL","GSM286757.CEL") deg<-AffyRNAdeg(rawData) plotAffyRNAdeg(deg) 结果: RNA降解图是只用P

为了简化问题,假设有3张芯片,每组数有9个探针: Data: 2,4,6,7,9,10,4,7,8,3 9,5,3,2,5,7,9,10,3,12 6,4,3,2,7,8,1,2,6,9 一.给3组数取2的对数 Log2Data: 1.0,2.0,2.5849626,2.807355,3.169925,3.321928,2.0,2.807355,3.0 3.169925,2.321928,1.5849625,1.0,2.321928,2.807355,3.169925,3.321928,1.58

参考  http://blog.csdn.net/zhuyingqingfen/article/details/6370561 刘汝佳白皮书 #include<stdio.h> #include<queue> #include<iostream> #include<vector> using namespace std; #define N 2100 #define inf  1000000000 int n,m; struct node { int u,v

#include<stdio.h> #include<algorithm> #include<iostream> #include<queue> using namespace std; #define N  2100 struct node { int u,v,w,next; }bian[N]; int n,m,yong,head[N]; void creat(int u,int v,int w) { bian[yong].u=u; bian[yong].

7-12(图) 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱.而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同. “紧密度中心性”是用来衡量一个结点到达其它结点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达网络中的其它结点,因而在该网络的传播过程中有更重要的价值.在有N个

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算. 嘉宾们 王昌圆:论坛 ID:Nicole,nebula-algorithm 维护者: 郝彤:论坛 ID:caton-hpg,nebula-plato 维护者: 先开场的是 nebula-plato 的维护者郝彤. 图计算之

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

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

数据结构之图 图(Graph) 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v, w) ∈E ,其中v, w ∈ V 有向边<v, w> 表示从v指向w的边(单行线) 不考虑重边和自回路 无向图:边是无向边(v, w) 有向图:边是有向边<v, w> 连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称V和W是连通的 连通图(Connected Graph):如果对于图的任一两个顶点v.w∈V,v和w都是连通的,则称

搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点, 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息, 图的搜索技术是图算法邻域的核心. 一. 图的两种计算机表示 1. 邻接表: 这样的方法表示稀疏图比較简洁紧凑. typedef struct{ int adjvex;//邻接顶点的位置 struct ArcNode *next; int weight;//边的权重 }ArcNode; typedef struct{ VertexType data; ArcNode *firstarc; }VNode, A

以下内容主要来自大话数据结构之中,部分内容参考互联网中其他前辈的博客,主要是在自己理解的基础上进行记录. 图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通过表示为G(V,E),其中,G标示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 无边图:若顶点Vi到Vj之间的边没有方向,则称这条边为无项边(Edge),用序偶对(Vi,Vj)标示. 有向图:若从顶点Vi到Vj的边是有方向的,则成这条边为有向边,也称为弧(Arc).用有序对(Vi,Vj)标示,Vi称为弧尾,Vj称为弧头.如果任

图.prim算法.dijkstra算法 1. 图的定义 图(Graph)可以简单表示为G=<V, E>,其中V称为顶点(vertex)集合,E称为边(edge)集合.图论中的图(graph)表示的是顶点之间的邻接关系. (1) 无向图(undirect graph)      E中的每条边不带方向,称为无向图.(2) 有向图(direct graph)      E中的每条边具有方向,称为有向图.(3) 混合图       E中的一些边不带方向, 另一些边带有方向.(4) 图的阶      指

DAG是公认的下一代区块链的标志.本文从算法基础去研究分析DAG算法,以及它是如何运用到区块链中,解决了当前区块链的哪些问题. 关键字:DAG,有向无环图,算法,背包,深度优先搜索,栈,BlockChain,区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种,我在上大学的时候,图的这一章会被老师划到考试范围之外,作为我们的课后兴趣部分.但实际上,图在信息化社会中的应用非常广泛.图主要包括: 无向图,结点的简单连接 有向图,连接有方向性 加权图,连接带有权值 加权有向图,连接既有方向性,又带有权值 图是由一

基本概念: 图论[Graph Theory]是数学的一个分支.它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 图论是一种表示 "多对多" 的关系 图是由顶点和边组成的:(可以无边,但至少包含一个顶点) 一组顶点:通常用 V(vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用 E(edge) 表示边的集合 图可以分为有向图和无向图,在图中: (v, w) 表示无

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/19617187 图的存储结构 本文的重点在于图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),因此不再对图的基本概念做过多的介绍,但是要先大致了解下图的几种常见的存储结构. 邻接矩阵 邻接矩阵既可以用来存储无向图,也可以用来存储有向图.该结构实际上就是用一个二维数组(邻接矩阵)来存储顶点的信息和顶点之间的关系(有向图的弧或无向图的边).其描述形式如下: [cpp] view plainc