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图数据

是一种以图形结构来表示和存储数据的方式。它由节点和边组成，节点表示实体或对象，边表示节点之间的关系或连接。图数据可以用于解决复杂的关系型问题，如社交网络分析、推荐系统、路径规划等。

图数据可以分为有向图和无向图。有向图中的边有方向，表示节点之间的单向关系；无向图中的边没有方向，表示节点之间的双向关系。

图数据的优势在于能够更好地表达和处理实体之间的复杂关系。相比传统的关系型数据库，图数据库更适合处理大规模的关系型数据，具有更高的查询效率和灵活性。

图数据在许多领域都有广泛的应用。在社交网络分析中，图数据可以用于发现社区结构、预测用户行为等。在推荐系统中，图数据可以用于构建用户兴趣图谱，提供个性化的推荐结果。在路径规划中，图数据可以用于寻找最短路径或最优路径。

腾讯云提供了一款图数据库产品，名为TencentDB for TGraph。它是一种高性能、高可靠性的分布式图数据库，适用于处理大规模的图数据。TencentDB for TGraph支持多种图算法和查询语言，提供了丰富的图数据分析和可视化工具，帮助用户快速构建和分析图数据。

了解更多关于TencentDB for TGraph的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/product/tgraph

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图数据重构子图

将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 图数据...☞重构子图 子图重构一般出现在数据运维阶段。...当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时，需要对图数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入，节省资源的同时可以进行快速批量操作。...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点，三个子图变一个子图...重构时一般都是批量操作数据，在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题，存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 图数据☞重构子图

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。...数据图：则是以数据节点为基础来进行分析图，模式图：则是以数据整个关系模型来进行分析数据。可能解释存在错误，望指正。我之前主要是接触数据图一块的东西，模式图没有太多了解。...这里明确的表示了图数据是干什么的，同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护图数据CRUD，并且维护图数据的索引建立和更新。是对图数据操作的一个对外接口。

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    • 【软件工程】数据流图 ( 数据流图简介 | 数据流图概念 | 数据流 | 加工 | 数据存储 | 外部实体 | 数据流图分层 | 顶层数据流图 | 中层数据流图 | 底层数据流图 )

    文章目录 一、数据流图 ( DFD ) 简介 二、数据流图 ( DFD ) 概念符号 1、数据流 2、加工 ( 核心 ) 3、数据存储 4、外部实体 三、数据流图 ( DFD ) 分层 1、分层说明...2、顶层数据流图 3、中层数据流图 4、底层数据流图 一、数据流图 ( DFD ) 简介 ---- 数据流图 ( Data Flow Diagram ) : 在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在..., 第二层是 0 层数据流图 , \cdots , 最底层是 底层数据流图 , “顶层数据流图” 与 “底层数据流图” 之间是若干 中层数据流图 , 中层数据流图 需要进行编号 , 从 0..., 系统内部模块之间的数据交换 是没有体现的 ; 3、中层数据流图 将 “顶层数据流图” 进行细化 , 细化后的 0 层数据流图 , 与 顶层数据流图 比较没有变化的部分 : 外部实体 , 外部实体与系统之间的数据流..., 要保证 上一层数据流图 与 下一层数据流图 保持平衡 , 这就是 数据流图平衡原则 ;

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    数据结构–图

    数据结构–图 于2020年11月1日2020年11月1日由Sukuna发布 1.图的定义和术语 1.图 图G由顶点集V和关系集E组成,记为:G=(V,E),V是顶点(元素)的有穷非空集，E是两个顶点之间的关系的集合...若图G的任意两顶点a,b之间的关系为无序对(a,b), 则称(a,b)为无向边(边）,称该图G是无向图。 无向图可简称为图。...2.完全图 3.网:带权的图 4.子图:对图 G=(V,E)和G’=(V’,E’)， 若V’ V 且 E’ E，则称G’是G的一个子图 5.度:与顶点x相关联的边(x,y)的数目,称为x的度，记作TD...6.图的连通性质 对无向图G： ● 若从顶点vi到vj有路径,则称vi和vj是连通的。 ● 若图G中任意两顶点是连通的,则称G是连通图。...的最短直接路径,我们发现C到F的距离为8,比无穷大小,更新值为8,把F中的相邻结点记为C 注意:在找最小的结点时,要忽略已经进入U集的结点的值,这是B进入结点,遍历一遍B到每个结点的距离,发现5<6,更新数据集

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    【数据结构】图

    图这种数据结构相信大家都不陌生，实际上图就是另一种多叉树，每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点，而在计算机中表示图其实很简单，只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图，顶点可以采取数组...（其实图还有很多其他的概念，例如子图，连通图，强连通图，最小生成树，有向完全图，无向完全图等等，但这些概念网上一搜你就知道是什么，所以这里不会再继续聊这些无聊的概念了，直接上图这种数据结构的相关代码）...所以实现图这种数据结构并不困难，难的是实现图相关的算法。 2.图的两种遍历方式 1....bfs这两种遍历方式相信大家是不陌生的，深度优先遍历需要借助函数栈帧，也就是函数的递归调用来实现，不断的向深处递归，满足某一条件时递归结束，开始回溯往回走，广度优先遍历需要借助队列，因为每遍历某层的某个数据元素...，为了让他所连接的下一层在下次也能够遍历到，那就需要按照FIFO的方式将他下一层相连的元素push到data structure中，这种访问方式刚好就是队列这种数据结构的特性。

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    数据结构——图

    图 定义：Graph=(V,E) - V：顶点(数据元素)的有穷非空集合 - E：边的有穷集合 图的名词和术语 顶点：图中的数据元素。...、 完全图 - 顶点：n，边：e - 无向完全图：含有 e=n(n-1)/2 条边的无向图 - 有向完全图：含有 e=n(n-1) 条弧的有向图 [在这里插入图片描述] 稀疏图：e<nlogn 稠密图...--- 图的邻接表表示 对每个顶点vi 建立一个单链表，把与vi有关联的边的信息链接起来，每个结点设为3个域； 一部分是单链表，用来存放边/弧的信息 另一部分是数组，主要用来存放顶点本身的数据信息 [在这里插入图片描述...用途：邻接矩阵多用于稠密图；而邻接表多用于稀疏图 结点表中的结点的表示 [在这里插入图片描述] - data：结点的数据域，保存结点的数据值。...边结点表中的结点的表示 [在这里插入图片描述] - info：边结点的数据域，保存边的权值等。 - tailvex：本条边的出发结点的地址。 - headvex：本条边的终止结点的地址。

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    数据结构 图

    1-1 无向连通图至少有一个顶点的度为1 错误： 无向连通图考点： 1....邻接表存储结构 2-1 若无向图G =（V，E）中含10个顶点，要保证图G在任何情况下都是连通的，则需要的边数最少是 竞赛图（强连通）边数 = n(n-1)/2 = 45; 从其中任意拿走一个点，边数...：有向图中的极大强连通子图称作有向图的强连通分量. 2.第1点中的极大强连通子图：把图的所有结点用最少的边将其连接起来的子图. 3.一个顶点也是极大强连通子图.  ...； 2-6 如果G是一个有36条边的非连通无向图，那么该图顶点个数最少为多少？...无向竞赛图阶： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 边数： 0 1 3 6 10 15 21 28 36         有向图就*2;  对于36条边来说，9个点一定是竞赛图：强连通图十个点，可以满足

    1.8K70

    数据结构——图

    图是一组由边连接的顶点。任何二元关系都可以用图来表示。社交网络、道路等都可以用图来表示。 例如下面的好友关系图： ? 关系图 图与树的结构相似，他们都是非线性数据结构，而树是图的特殊情况。...图可分为 有向图 和 无向图。 有向图表示有方向性，如果图中每两个顶点间在双向上都存在路径，则该图是强连通的。 图的边还可以加权，这样的图称为加权图。 ?...有向图与加权图 邻接表 图可以用邻接表表示。 ?...this.vertex = []; this.neighbor = new Map(); } } 添加顶点 往 vertex 中 push 数据： addVertex(...vertex...），默认值与 forwardLevel 相等； 把实例的 neighbor 数据类型改造一下： class Graph{ isDirected: boolean; vertex:

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    数据结构-图

    此图非彼图，今天来学习一种十分重要，在生活中也经常使用的数据结构「图」 一、图 图就是由一些点与边组成，点之间是边，边两头有点，类似于我们所画的思维导图。...根据点之间连接的边是否有具体指向区分为『有向图』和『无向图』。 ? 图可以做什么呢？它可以解决最经典的问题『寻找最短路径』。...那就需要使用到另外一种数据结构『队列』 三、队列 队列很简单，和生活中的排队一样，比如购票，结账时，先排队的人先买到票或者结账完成。...就是有顺序，先进先出（First In First Out）的一种数据结构，它只有两种行为，入队和出队。类比生活中排队，有素质的人不能出现插队吧？...队列常常与栈进行对比，栈是一种先进后出的数据结构，或描述为后进先出（Last In First Out） 深度优先搜索就常使用栈。 四、实现图 代码如何实现图呢？

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    数据结构：图

    简介 有向图：若E是有向边（也称为弧）的有限集合时，则称为G为有向图 无向图：若E是无向边（简称边）的有限集合时，则图G为无向图 完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称为该图为无向完全图...顶点的度、入度和出度：图中每个顶点的度定义为以该顶点为一端的变的数据。无向图的全部顶点的度之和等于边数的两倍；有向图的全部顶点的入读和出度之和相等并且等于边数。...路径、路径长度和回路：路径上边的数据称为路径的长度。第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路或环。如果一个图有n个顶点，并且有大于n-1条边，则图一定有环。...线性表可以是空表，树可以是空树，但图不可以是空图 图的存储 无论是有向图还是无向图，主要的存储方式都有两种：邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构，后者属于图的链接存储结构。...又生成树T中所有边可以看做一个等价类，每次添加新的边的过程类似于求解等价类的过程，由此可以采用并查集的数据结构来描述T，从而构造T的时间复杂度为O(|E|log₂|E|) ，因此克鲁斯卡尔算法适合边稀疏而顶点多的图

    1.9K41

    数据结构-图

    总第120篇 前言 图是不同于前面两种数据结构的另一种新的数据结构，线性表中元素与元素之间是被串起来的，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继，是一种一对一的数据结构；在树的结构中，数据元素之间有明显的层次关系...，并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关，但只能和上一层中的一个元素相关，是一种一对多的数据结构举个例子就是你可以有多个孩子，但是只能有一对父母。...但现实中的情况是，人与人之间的关系是复杂的，不是简单的线性关系，也不全是层级关系，而可能交叉相互关系，也就是多对多的数据情况，这就图的一个概念，图是一种多对多的数据结构。...有向图和无向图：根据用来链接两个顶点之间的边是否有方向（箭头指向）分为有向图和无向图。...邻接矩阵是图的顺序存储结构，由邻接矩阵的行数或列数可知图中的顶点数。主要有三种图的邻接矩阵，有向图、无向图、有向有权图。

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    【软件工程】数据流图 ( 数据字典 | 数据流图平衡原则 | 父图与子图平衡 | 子图内平衡 | 数据流图绘制原则 )

    文章目录 一、数据字典 二、数据流图平衡原则 1、父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 平衡 2、子图内平衡 三、数据流图绘制原则 一、数据字典 ---- 数据字典 可以 配合...] 二、数据流图平衡原则 ---- 数据流图平衡原则 : 父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 之间的平衡 子图 内部的平衡 1、父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图...) 平衡 父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 平衡 : 利用 数据流图平衡原则 , 可以找出 在 细化上层数据流图 时 , 忽略的 数据流 ; 根据 顶层数据流 可以 确定缺失的...是否 在 0 层数据流图 中出现过 ; 找 顶层数据流图 中缺失的数据流时 , 查看 0 层数据流图中 , 有没有出现缺失的数据流 ; 在 顶层数据流图 与 0 层数据流图 之间 , 只能确定...外部实体 与 系统 之间的数据流 , 系统内部的数据流 , 在 顶层数据流图中 , 是没有体现的 ; 父图 ( 上层数据流图 ) 与 子图 ( 下层数据流图 ) 之间的平衡匹配方法 : ① 个数一致

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    er图和uml图_数据库表结构er图

    ER图：实体-联系图(Entity-Relation Diagram)用来建立数据模型,在数据库系统概论中属于概念设计阶段，ER图提供了表示实体(即数据对象)、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型...1对1关系在两个实体连线方向写1； 1对多关系在1的一方写1，多的一方写N； 多对多关系则是在两个实体连线方向各写N,M UML: 第一类用例图(use case diagram) 第二类是静态图 (...Static diagram)，包括类图、对象图和包图 第三类是行为图(Behavior diagram) 第四类是交互图(Interactive diagram) 第五类是实现图 ( Implementation...用例图：由参与者(Actor)、用例(Use Case)以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例图 用例图由参与者(Actor)、用例(Use Case)、系统边界、箭头，作用组成，用画图的方法来完成...流程图：圆角矩形表示“开始”与“结束”。

    2.3K10

    图的数据结构_数据结构关于图的算法

    文章目录 图的定义和术语 连通图（强连通图） 连通分量（强连通分量） 有向图和无向图的工程案例 图的定义和术语 完全图：任意两个点都有一条边相连 连通图（强连通图） 连通分量（强连通分量...） 有向图和无向图的工程案例 #include "pch.h" #include using namespace std; //有向图 无向图 有向网 无向网 enum GraphKing...{ DG, DN, UDG, UDN }; //定义图 typedef struct Node { int *vex; //顶点个数 int vexnum; //顶点数...int edge; //图的边数 int **adjmatrix;//图的邻接矩阵 GraphKing kind; //图的类型 }Mygraph; //创建图 void CreateGraph...(Mygraph &g,GraphKing king) { cout << "请输入图的顶点个数："; cin >> g.vexnum; cout << "请输入图的边的条数："; cin

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    图计算与图数据库的概念

    图片图计算和图数据库的概念图计算图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。...一些开源的图计算框架包括Apache Giraph、Apache GraphX、Apache Flink等。图数据库图数据库是一种专门用于存储和处理图数据的数据库系统。...与传统的关系型数据库或键值对数据库不同，图数据库更适合处理复杂的图状数据结构和节点之间的关系。图数据库可以使用图模型来表示和存储数据，通过图查询语言可以方便地进行图数据的查询和分析。...图数据库为图数据提供了高效的存储方式和查询接口，能够支持复杂的关系分析和图计算任务。图数据库在大数据领域中发挥着重要的作用。...图计算和图数据库是处理图数据的重要工具和技术。它们在大数据领域中的应用广泛，可以帮助分析师和开发人员更好地理解和分析复杂的关系网络，挖掘数据中的潜在价值。

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    「数据架构」TOGAF建模：数据安全图

    简单地说，企业数据的安全性和可访问性不应被视为企业的资产。数据安全图的目的是描述哪个参与者（个人、组织或系统）可以访问哪些企业数据。这种关系可以用两个对象之间的矩阵形式表示，也可以用映射表示。...该图还可用于证明遵守数据隐私法和其他适用法规（HIPAA、SOX等）。该图还应考虑企业的合作伙伴或其他方可能访问公司系统的任何信任影响，例如信息可能由其他人管理的外包情况，甚至可能托管在不同的国家。...建议为每个业务实体和/或每个参与者（通常是一个角色）创建一个数据安全关系图。特别是，以参与者及其任务为重点的图表可以提供适应链接。图也可以集中在对系统的外部访问上，即外部参与者可以访问的数据。...内部参与者:属于企业的参与者 数据流:在一端有一个活动元素(例如actor、process)，在另一端有一个携带数据的元素(实体、事件、产品)。...可在这些流上表示“适应性”，表示活动元素对数据具有哪些访问权限和权限。 Archimate ?

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