不同图遍历方法的差异 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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不同写法的性能差异

达到相同目的,可以有多种写法,每种写法有性能、可读性方面的区别,本文旨在探讨不同写法之间的性能差异 len(str) vs str == "" 本部分参考自: [问个 Go 问题，字符串 len...= minimum 执行 go tool pprof -web xxx.test cpu.profile ----- EOF ----- ---- 几种 int转string 方法的性能差异...中整数转字符串[2] ---- 几种字符串拼接写法的性能差异将两个字符串 "hello"和"world",拼接为"hello,world" package shuang import ( "...fmt.Sprintf()和strings.Join()均有内存分配,buffer.WriteString()性能最好通过 `go tool compile -S gotest.go:` 看四种方法的汇编代码...其中一个原因是bytes.Buffer最后将byte切片转为string的String()方法，就是将字节切片强转为string(强转的时候是需要进行申请空间，并拷贝的) // To build strings

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js数组遍历的方法_图的遍历及应用实验总结

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...arr = [1, 2, 3]; for(const key in arr) { console.log(arr[key]); } //1、2、3 //for…in语句以任意顺序遍历一个对象的除...Symbol以外的可枚举属性。...3) { return item; } }) console.log(res)//[null,4,5,6] filter 循环 //filter() 循环返回一个新的数组...，新数组中的元素是通过检查指定数组中符合条件的所有元素。

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图, 图的遍历

.图图对于我们日常的生活来说其实更加普遍,我们日常的生活大多就是不规则的,不会像树一样那样结构紧密,我们日常生活更多接触就是图.图的表示图的表示一般有两种方式,一种是二维数组,例如在 (x, y) 的点表示...因此有了第二种表示方式邻接表.邻接表是数组和链表的组合, 有点类似 hashmap, 具体见下图我们可以吧所有点都当做数组的一项.链表内容表示这个节点有连接的其他节点,节点中可以存放相关的权重值.图的遍历图的遍历可以分为两种...,一种是深度遍历,一种是广度遍历,也就是常说的深搜和广搜.我们首先用邻接表实现图,另外为了简单我们使用无向图表示.class Graph { private: int v; //表示顶点的数目...int src, int dest){ graph[src].push_back(dest); graph[dest].push_back(src); }};接下来就是图的遍历...,分别是深度遍历和广度遍历.广搜广搜的跟树的层序遍历基本一致,就是需要使用另外一个数据用来标记是否访问过.void bfs(int start){ vector visited(v,

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图的遍历

这篇文章中总结一下关于图的遍历算法，在此之前，我们来看一下什么是图：首先，图可以分为有向图和无向图（这里只讨论无权图），像下面这个图就是无向图，V1 ~ V5 是图的顶点，而连接图的两个顶点的线就叫边或者专业一点的说法叫做...有向图和无向图不同，图中的每一条边都是有方向的而且是唯一的，像下面的图中，V1 到 V2 中就只有一条边，方向是从 V1 到 V2 ，V2 到 V3 也只有一条边，方向是从 V2 到 V3。...最常用的方法就是通过图的邻接矩阵和邻接表来实现，邻接矩阵顾名思义就是用一个二维数组来储存图的信息，图的顶点数目为二维数组的下标最大值，如果两个顶点之间有边直接相连，那么对应的数组的值就为 1 ，否则为...好了，对图有了基本的认识之后，我们来看一下图的遍历，所谓图的遍历，就是根据某种算法来将图中的顶点通过连接的边全部访问一遍。...在遍历的算法方面，我们可以有两种选择：深度优先遍历和广度优先遍历，先来看看深度优先遍历：深度优先遍历是利用了栈的原理来对图的顶点进行访问，类似我们之前总结过的深度优先搜索，我们总是通过当前顶点的第一条出边

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图的遍历 --- 深度优先遍历

在讲深度优先遍历之前，先来回顾一下图这种数据结构。 1. 是什么？图，也是一种数据结构，其节点可以具有零个或者多个相邻元素，两个节点之间的连接称为边，节点也称为顶点，图表示的是多对多的关系。 ?...F ---> G；无向图：上面的就是无向图，就是节点之间的连线是没有方向的，A可以到B，B也可以到A；有向图：节点之间的连线是有方向的；带权图：边具有权值的图叫做带权图，也叫网。...无向图的遍历： (1). 遍历分类：图的遍历分为两种：深度优先：depth first search，简称DFS。...// 其实外面再写个方法，循环vertexList，让每个未被访问过的顶点都调用这个方法就好了 } public void dfs() { for (String str...isVisited[vertexList.indexOf(str)]){ dfs(str, isVisited); } } } 深度优先遍历的方法都写了详细注释

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图的遍历 --- 广度优先遍历

广度优先遍历思路：还是以之前深度优先遍历的图为例，如下： A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] B[1, 0, 1, 0, 0, 0,...0, 1, 0] F[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] G[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] H[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 所谓广度优先，就类似二叉树的层序遍历...，最终的遍历结果是： A -- B -- F -- H -- C -- G -- D -- E 2....; // 存放顶点 private int[][] edges; // 邻接矩阵，存放图的边 private boolean[] isVisited; // 顶点是否被访问 /...vertexCount][vertexCount]; this.isVisited = new boolean[vertexCount]; } /** * 构建无向图

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不同的方法对业务实体的定义多少有些差异

不同的方法Business Entity的定义多少有些差异。...图4 Rational Rose里的业务工人和业务实体 ? 图5 EA里面的业务工人和业务实体说完了历史，接下来评价一下上面的定义。关于业务工人，歧义不大，组织里的人肉零件。...某种思想或方法起源于某人，不意味着某人最初对该思想或方法的认识永远是最正确的，也不意味着某人在以后的岁月中针对该思想或方法发表的各种观点都是正确的。...之所以写"从2005年开始"，是因为在这之前业务建模的业务流程部分我用的是活动图。通过大量的实践不断调整和加深对业务建模的认识，我认为许多先行者没有考虑过或者考虑不周到的问题，我已经考虑过了。...《软件方法》中的内容及其衍生物是先行者没有过的积累，是目前认识最到位的高效从业务建模推导出系统需求的方法。有怀疑的读者，可以去看书或者UMLChina网站、公众号的内容。

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不同差异分析方法拿到的上下调基因影响什么了？

所以研究者们采用了ANOVA model 很严谨的去判别差异基因，方法学如下所示：采用了ANOVA model 这是一个表达量芯片数据集：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo...acc=GSE117261，是很经典的的两分组：58 PAH and 25 control lung tissues，然后我也默认走了标准差异分析，以及读取了作者的文献附件里面的差异分析结果，简单的对比了一下...是基本上没有差异的，不过作者在文章附件给出来的是没有log的FC，然后我看了看我们不同方法判别差异分析的统计学显著的上下调基因的一致性，如下所示：的上下调基因的一致性在作者的标准里面只需要 false...）基因，否则为stable基因 ) table(paper_deg$g) 而我们的表达量芯片默认的差异分析需要同时卡logFC，所以有火山图如下所示：火山图从火山图可以看到我给出的阈值是很奇怪，...这样的话，我们就产生了6种不同的基因列表，是可以进行生物学功能注释的，代码如下所示： library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) library(ReactomePA

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两组单细胞样品的不同亚群比例差异的火山图展现

这样的话两个分组之间的不同单细胞亚群的比例差异其实往往是需要最后使用流式细胞等价格相对低廉的实验技术去扩大样品队列去验证一下。...而不同单细胞样品的不同亚群比例差异，前面我们介绍过：展示细胞比例变化之balloonplot和马赛克图，以及展示细胞比例变化之桑基图，但它们通常并没有分组比较。...首先，仍然是经典的降维聚类分群和标记基因对亚群进行命名，如下所示：经典的降维聚类分群这些基因大家基本上都是可以背诵下来了，然后，可以根据样品的分组拆开看单细胞亚群比例差异：单细胞亚群比例差异...但是肉眼看不清楚其它并不很明显的细胞亚群，所以有了右边的火山图展现两个分组的单细胞亚群比例变化。下面我们来演示一下这样的火山图如何绘制，其实最重要的反而是数据如何获得！...geom_vline(xintercept=c(0),lty=3,col="black",lwd=0.5) ggsave("p1.pdf",width = 5,height = 4) 效果如下所示：不同亚群比例差异的火山图展现

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hashmap遍历方式_图的深度遍历

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...HashMap的遍历可以用entrySet()；keySet()可以获得key,根据key可以用get(key)获取value ；values()可以获取map里所有的值，返回的是一个Collection...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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7.3 图的遍历

01 遍历 1、和树的遍历类似，从图中某一项点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这个过程叫做图的遍历。 2、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。...3、图的遍历比树的遍历要复杂的多，因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相邻接。 4、图中访问了某个顶点之后，可能沿着某条路径搜索之后，又回到该顶点上。...5、深度优先搜索：遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。 6、广度优先搜索：遍历类似于树的按层次遍历的过程。如果您觉得本篇文章对您有作用，请转发给更多的人，点一下好看就是对小编的最大支持！

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5.3.1图的遍历

图的遍历是指从图中的某一顶点出发，按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次。注意到树是一种特殊的图，所以树的遍历实际上也可以看作是一种特殊图的遍历。...图的遍历是图的一种最基本的操作，其他许多操作都建立在图的遍历操作基础之上。...在图的遍历过程中，一旦某一个顶点vi被访问，就立即置visited[i]为TRUE,访问它被多次访问。...使用BFS，我们可以求解一个满足上述定义的非带权图的最短路径问题，这是由广度优先搜索总是按距离由近到远来遍历图中每个人顶点的性质决定的。...//顶点w入队列 } } } } 3.广度优先生成树在广度遍历的过程中，我们可以得到一颗遍历树，称为广度遍历生成树，一给定图的邻接矩阵存储表示是唯一的

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图的深度遍历和广度遍历

理论部分图的深度遍历和广度遍历都不算很难像极了二叉树的前序遍历和层序遍历,如下面的图,可以用右边的邻接矩阵进行表示,假设以顶点0开始对整幅图进行遍历的话,两种遍历方式的思想如下: 1....之前我们是直接就默认从0开始进行往下遍历了,但是从0开始遍历没有一条路可以走到2,为了避免这种情况,我们必须得从每一个顶点开始遍历,这样才能避免漏掉这种只出不进的顶点于是深度优先遍历得到的遍历结果应为...:0 1 5 4 3 2 2.广度优先遍历(broadFirstSearch—BFS) 广度遍历我觉得理解起来更简单,就是一层一层的进行遍历,比如说以0顶点开始,0往下指向1,3,4,遍历的时候就先遍历...0,然后再遍历它下一层的1,3,4------>然后分别遍历1,3,4的下一层---->而1,3,4只有1有下一层,则遍历1的下一层5,同理最后遍历2 即广度优先遍历得到的遍历结果应为:0 1 3 4...5 2 和二叉树的层序遍历一样,图的广度遍历也用到了队列,对于下图而言,先将0放入队首----->然后遍历0并将0从队列中取出,同时将0的邻接点1,3,4入队,这样队首就是1----->然后将1出队,并将

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图的遍历（DFS）

DFS：深度优先遍历图的遍历操作如何选择遍历的起始节点从某个起点始可能到达不了所有的节点，怎么办？...广度优先遍历伪代码邻接矩阵的方式图的深度优先遍历递归算法 void Graph::DFS(int v) { //当前节点被访问过的标志 visit[v] = 1; //访问当前节点 cout...; i++) { if (arc[v][i] == 1 && visit[i]==0) { DFS(i); //如果满足条件，就从该顶点开始再次进行DFS操作 } } } 图的深度遍历操作...Graph p(v, 4, 4); p.DFSTraverse(); } int main() { test(); system("pause"); return 0; } 邻接表方式图的深度优先遍历递归算法...} } 图的优先遍历操作 void Graph::DFSTravers() { //遍历所有顶点，确保所有顶点都以及它的邻接点都被访问过，以防漏网之鱼 for (int i = 0; i < vertexNum

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图的遍历算法

前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。...(1)邻接矩阵 (2)邻接表一、DFS(深度优先遍历) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是栈结构邻接矩阵的遍历 #include using namespace...std; const int n=4;//图中顶点的数量 struct graph { char v[n+1];//顶点信息 int arcs[n+1][n+1];//邻接矩阵 }; graph...][1]=1; g.arcs[2][3]=g.arcs[3][2]=1; g.arcs[2][4]=g.arcs[4][2]=1; dfs(1); return 0; } 二、BFS(广度优先遍历...) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是队列结构 #include #include using namespace std; const int

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图的遍历（BFS）

DFS深度优先遍历广度优先遍历的过程可以类比树的层序遍历广度优先遍历的伪代码 BFS 邻接矩阵 //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS() { queue<DataType...} } } } 完整代码 #include using namespace std; #include const int MAX = 10; //图的最大顶点个数为...//这是无向图的边初始化标志 arc[vi][vj] = 1;//有边的标志 arc[vj][vi] = 1; } } //BFS-----广度优先遍历 void Graph::BFS(...{ DataType vertex;//顶点结构体的数据 ArcNode* firstEdge;//相当于头指针，指向边表 }; const int MAX = 10; //图的最大顶点数 class...cin >> vi >> vj;//输入边依附两个顶点的编号 ArcNode* s = new ArcNode;//将边表结构体开辟在堆区 s->dajvex = vj;//这里是有向图，所以vi

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7.3 图的遍历

01遍历 1、和树的遍历类似，从图中某一项点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这个过程叫做图的遍历。 2、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。...3、图的遍历比树的遍历要复杂的多，因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相邻接。 4、图中访问了某个顶点之后，可能沿着某条路径搜索之后，又回到该顶点上。...5、深度优先搜索：遍历类似于树的先根遍历，是树的先根遍历的推广。 6、广度优先搜索：遍历类似于树的按层次遍历的过程。 C语言 | 判断是否是闰年更多案例可以go公众号：C语言入门到精通

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使用pgCompare比对不同pg的数据差异

不支持的数据类型：blob、long、longraw、byta。执行跨平台比较时数据类型布尔值的限制。...17.797341+08 | t4 | skipped | 0 | 0 | 0 | 0(4 rows)2、不同步的行...missing target | {"b": 567} t2 | 1 | 0 | missing target | {"b": 567}(3 rows)如果发现差异...重新检查仅检查已标记为存在差异的行。如果行仍然不匹配，则会报告详细信息。否则，行将被清除并标记为同步。...3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3(3 rows)5、找出不同步的行

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不同系统的换行符的差异

换行符（通常称为行尾、行尾 (EOL)、下一行 (NEL) 或换行符）是字符编码规范（例如，ASCII、EBCDIC）中的控制字符或控制字符序列，用于表示一行文本的结尾和新文本的开头。...debug 了一下才发现 Windows 系统上的换行是 \r\n, 而 Mac 系统上的换行是 \n。于是查了一下不同系统的换行符的差异问题。...历史简单来说，回车换行这些说法是从打字机那个时代开始叫的，然后在不同的标准下换行符有不同的表现符号。...Windows 系统设计遵循了 CR + LF 的约定，而 Unix 系统则遵循了 LF 的约定, 之后的类 Unix (Linux, macOS) 系统也遵循了 LF 的约定。...表示 CR 回车: \r LF 换行: \n 操作系统换行符号 Windows \r\n Unix、Linux、MacOS \n classic Mac OS \r 问题由于这个差异，会导致文本类的文件在跨系统浏览时会产生一些差异

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跟着Nature Communications学作图：R语言pheatmap做热图展示不同软件做差异丰度分析的差异

16S_rRNA_Microbiome_Datasets/14531724 代码链接 https://github.com/nearinj/Comparison_of_DA_microbiome_methods 这个人的github...主页还有其他论文的数据和代码 https://github.com/jnmacdonald/differential-abundance-analysis 这个链接有很多关于差异丰度分析的代码今天的推文我们重复一下论文中的...Figure1b image.png 首先是读取数据集热图数据集 order_raw_count_df<-read.csv(file = "20220424/Figure1_filt_sig_counts.csv...row.names = 1, check.names = FALSE) order_raw_count_df 他这里的处理方式是把数据集标准化以后映射颜色...，然后添加数字标签展示真实的数据热图数据标准化 Alpha_order_filt<-scale(order_raw_count_df, center =

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