☞重构子图 子图重构一般出现在数据运维阶段。...下面介绍一种节点模式下的子图重构方法，该方法是将节点进行合并并且对其关联关系同时迁移的方法。需要指定合并的目标节点，以及被合并的目标节点，并以可选模式指定其属性的合并操作方式。...WHERE ID(n) IN [2133617,34934,213289] RETURN n 4.2 将节点一度关系全部扩展出来 概念节点目前没有任何关联关系，在接下来的操作中我将会把上述关键词子图合并到概念节点上...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
最大子序和 leetcode 题号：53 题目 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。...解答 解法一 从左往右单次扫描 关键点：要意识到有负数存在，所以可能从左向右加会加成一个负数，那么继续向右移动时，就可以舍弃左边和为负数或0的子序列，重新开始。...当然，如果读者有兴趣的话，推荐看一看线段树区间合并法解决 多次询问 的「区间最长连续上升序列问题」和「区间最大子段和问题」，还是非常有趣的。...相关的其他问题： 线段树求解 LCIS 问题 区间最长连续上升序列问题 区间最大子段和问题
引言 介绍动态规划（DP）在解决子数组问题上的重要性，以及本文的目的——通过具体问题的分析和代码示例，帮助读者理解如何用DP解决子数组问题。...子数组问题介绍 简要介绍什么是子数组问题，以及这些问题在实际应用中的重要性。例如，最大子数组和问题、最长递增子数组问题等。...动态规划的基本概念 解释动态规划的基本思想：通过将问题分解为子问题，保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法效率。可以简单介绍状态、状态转移方程和初始条件等基本概念。...具体问题的解决方法 最大子数组和问题（Maximum Subarray Sum） 问题描述： 给定一个整数数组，找出和最大的连续子数组，并返回其最大和。...这些问题在实际生活中的数据处理、优化等场景中有着广泛的应用。动态规划通过将问题分解为子问题，保存子问题的解，避免了重复计算，从而大大提高了算法的效率。
前言 在颓废地水 Telegram 的时候，在 Codeforces 群里看到有人发了张谷歌面试的题的图，还是有那么一些意思的，向神犇求助后有所收获，写一篇题解。...题目难度不大，如何优雅地解决才是问题。 题面 给定一个无序数组 A，长度为 N，元素皆为非负整数，要求找到一段连续的子序列使得其和为 S。 思路 暴力的思路非常简单，枚举左右端点乱搞就是了。...哈希表法 既然有了前缀和，那么这一段子序列可以用数学语言来表示一下： S = s_i - s_j(j \leq i) 其中 s 代表前缀和。...稍加变换，就可以变为： s_i - S = s_j(j \leq i) 问题转化为是否存在 j \in [1,i] 使得 s_j = s_i - S。...由于笔者水平问题，证明并不严谨，读者可看大佬原文自行证明。 结语 做题容易，优雅地切题难，切完要证更难啊…… 对指点笔者的两位神犇表达膜拜之情。
子序列问题在算法设计和编程竞赛中非常常见。...以下是几种经典问题： 最长公共子序列（LCS）：给定两个序列，找出它们的最长公共子序列。动态规划是解决这个问题的常用方法。 最长递增子序列（LIS）：给定一个序列，找出其中最长的递增子序列。...子序列和问题：给定一个序列，找出所有和为特定值的子序列。可以使用回溯法或动态规划解决。 根据我上面的介绍，可以总结，大多数子序列问题其实都可以用DP的算法来解决。...无论是经典的最长公共子序列（LCS）问题，还是最长递增子序列（LIS）问题，动态规划都展示了其强大的解题能力。...通过将问题分解为更小的子问题，并记录这些子问题的解，我们能够高效地找到最优解，避免重复计算。 此外，我们还见识了动态规划解决子序列问题的多种变体及其实际应用。
以前用godaddy的免费空间做了个图床，毕竟不和空间在一起，也保不准谁会用这个免费空间干点别的事情，IP被封，图片不显示的时候就麻烦了，更说不准能不能拿到原来的图片，所以后来也就放弃了转回wordpress...记得啥时候看到一篇用子域名做图床的文章，当时也没在意，今天放狗搜着了，一步步照着做了，算是把这个工作给完成了。蛮简单的其实，只要对数据库操作时记得备份数据，就可以甩开膀子干了。...这个图床不但可以放置图片，方便以后另找地方，还可以将主题中的图片，JS、CSS文件放到这里，加快网站的访问速度，通过修改主题调用的CSS,JS文件，现在的page speed和yslow的评分均有不同程度的上升...不错，不错，这个图床好。 本文由 空空裤兜 发布在 空空裤兜，转载此文请保持文章完整性，并请附上文章来源（空空裤兜）及本页链接。 如果本文侵犯您和第三方权益，请联系我及时删除。
Subplot和Subplots绘制子图 plot可以绘出精美的图形，但是如果想要在一张图中展示多个子图，plot就很难办了。 matplotlib提供了subplot来解决这一问题。...现在的效果是两个图像挤在一张图片中，有些情况下这样的布局比较好，有些情况下则需要将两个曲线分开到两个不同的子图像中绘制，这样可以如下： subplot在指定分割子图个数和定位子图时可以使用参数连写的方式如...plt.subplot(2,1,1)会将原始的图像切割成2个子图像，是2行1列，并将现在的操作位置转到第一个子图上，这样便实现了绘制子图的方法。...Subplots绘图方法 subplots返回的值的类型为元组，其中包含两个元素：第一个为一个画布，第二个是子图 ? ? subplots指定一个子图： ?...subplots指定多个子图： ? 可见，画布被分为了4各部分，而ax变成了一个包含四个子图对象的array 现在可以针对每一个子图进行画图： ?
最长递增子序列和子数组不同的是，子数组要求是连续的，子序列只要下标是递增的就可以，这里严格递增的意思是不能有相等的元素，必须一直递增状态表示：以 i 位置为结尾的所有的子序列中最长递增子序列的长度状态转移方程...摆动序列状态表示：由于这道题有上升和下降两种状态，所以可以定义两个状态表示f[i] ：以 i 位置为结尾的所有子序列中，最后一个状态处于上升状态的最长摆动子序列的长度g[i] ：以 i 位置为结尾的所有子序列中...最长数对链使用动态规划时需要确定之前的状态，但是这道题如果直接进行表示的话，下一个位置选在哪里是不能确定的，所以需要提前排好顺序，然后就变成了最长递增子序列的问题，此时只要 pairs[i][0] 的元素大于上一个...最长定差子序列1218....最长的斐波那契子序列的长度873.
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 记...
文章大纲 最长递减子序列 长度 简单解决方案 c++ / python 优化解决方案 c++ / python 如何打印 最长递减子序列 参考文献与学习路径 ---- 最长递减子序列问题是找到给定序列的子序列...，其中子序列的元素按排序顺序从高到低排列，并且子序列尽可能长。...该子序列不一定是连续的或唯一的。 请注意，该问题特别针对不需要连续的子序列，即子序列不需要占用原始序列中的连续位置。...6元递减子序列。...本例中最长的递减子序列并不是唯一的：例如，[12，10，6，5，3]是同一输入序列中另一个等长递减子序列。 我们可以用递归来解决这个问题。
问题描述 某国有n个城市，为了使得城市间的交通更便利，该国国王打算在城市之间修一些高速公路，由于经费限制，国王打算第一阶段先在部分城市之间修一些单向的高速公路。 ...在有向图G中，如果两个顶点间至少存在一条路径，称两个顶点强连通(strongly connected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。...非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(strongly connected components)。 下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,3,4两两可达。...求有向图的强连通分量还有一个强有力的算法，为Kosaraju算法。Kosaraju是基于对有向图及其逆图两次DFS的方法，其时间复杂度也是O(N+M)。...求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的。
本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分，并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀子图的划分（参考上一节） 二、非均匀子图划分 分均匀子图的语法均可用于均匀绘图 1）subplot()函数 语法：plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...subplot子图划分 关于ax3 = plt.subplot(212)的理解：因为子区都是在同一个画布上绘制的，每一个plt.subplot()都是指定一个划分规则并选中子区。...add_subplot子图划分 3）subplot_mosaic()函数 语法：fig, axs = plt.subplot_mosaic(子图别称，layout, figsize) #笔者常用这两个参数...subplot_mosaic子区划分 以上就是笔者用于不均匀子图划分的常用函数，上述子区都是axes对象，因此可以使用axes的方法属性对绘图区进行调整。
Here's the table of contents: 无向环路子图分析与虚拟子图生成 •ONgDB图数据库集成APOC和OLAB-APOC组件•使用函数分析无向环路返回布尔值•使用过程分析无向环路返回路径节点序列...ID•通过一组节点序列生成查询环路的CYPHER•通过一组节点序列查询环路•分析子图的环路并查询环路•返回一个原子性ID•JSON-STRING封装•获取所有顶点路径•分析子图的环路并查询环路之后生成虚拟图...案例实现了完整的分析过程，对输入的原始子图寻找无向环路，并以虚拟图的方式返回结果。...首先加载一个子图，使用olab.schema.loop对子图的无向环路进行分析生成路径节点序列列表，列表中每一个元素就是一条完整的环路。...10.1 案例一 •原始图四顶点【六环路】 MATCH path=(n)--()--()--(n)--() RETURN path LIMIT 1 •执行结果 •无向环路虚拟图 // 加载一个子图
（原书假定如果所有整数为负数，则最大的子序列的和为0。...我们初始假设最大的子序列和 maxSum 是第一个元素。...那么最大的子序列和可能出现在三处：前半部分某子序列（设其和为maxLeft），后半部分某子序列(设其和为maxRight)，中间部分某子序列(设其和为maxCenter)。前两种情况可以通过递归求解。...判断 thisSum是否小于0，如果小于0，那么说明计算到当前这个位置上的子序列的和是个负数。...thisSum=0的效果就相当于把子序列的起始位置推进到当前这个子序列的最后一个位置+1，开始一个新的子序列了。
动态规划的两个核心概念是最优子结构和重叠子问题。 一、最优子结构 最优子结构指的是一个问题的最优解可以由其子问题的最优解构造而成。...换句话说，如果我们可以通过解决子问题来解决原问题，那么这个问题就具有最优子结构性质。...1.2 如何识别最优子结构 识别一个问题是否具有最优子结构性质，通常需要以下步骤： 分解问题：将原问题分解为子问题，确保子问题独立且易于解决。 验证子问题：检查子问题的解是否可以组合成原问题的解。...组合子问题：确认是否可以通过组合子问题的最优解来获得原问题的最优解。 二、重叠子问题 重叠子问题是指在解决一个问题的过程中，会多次遇到相同的子问题。...识别一个问题是否具有重叠子问题性质，通常需要以下步骤： 分解问题：将原问题分解为子问题。
问题描述： 求两个字符序列的公共最长子序列。 ---- 最长公共子串 在回到子序列问题之前，先来了解一下子串的问题。 例如，HISH和FISH两个字符序列的公共最长子串就是：ISH。很容易理解。...问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可以使用动态规划法来解决。 那么，要解决这个问题的网格长什么样呢？要确定这一点，你首先得回答： 1.单元格中的值是什么？ 2.如何将这个问题划分成子问题？...如何把这个问题划分成子问题呢？你可能需要比较字符串：不是比较hish和fish，而是先比较his和fis。每个单元格都将包含着两个字符串的最长公共字符串的长度。或许有了一些线索： ?...对于前面的背包问题，最终答案总是在最后的单元格中。单对于LCS问题来说，答案为网格中最大的数字——它可能并不位于最后的单元格中。例如单词hish和vista的最长公共子串时，网格如下： ?...这里比较的是最长公共子串，但其实应该比较最长子序列：两个单词中都有的序列包含的字数。如何计算最长公共子序列呢？ 下面是用于计算fish和fosh的最长公共子序列的网格： ?
２、gdb 毕竟写代码还是占比少，主要还是调试解决问题多。bug无尽。gdb是我们追踪的最好方式，分析代码流程舍我其谁。 ３、shell脚本，这个在我们编程的过程中都会用到的，环境搭建，程序编译。
本文会通过 2.0 中新增的子图算法模块继续讲解 Query Engine 背后所做的内容，并着重介绍执行计划生成的过程，以便加强你对源码更好地理解。...子图的定义 子图是指节点集合和边集合分别是某一图的节点集的子集和边集的子集的图。...[BOTH , ...] step_count：指定从起始点开始的跳数，返回从 0 到 step_count 跳的子图。必须是非负整数。...下面通过图1 举例，我们是如何构建子图的 [构建子图] 图1 拓展一步的情况 当从 A 点开始沿着 like 边只获取一步的所有点和边的信息，则很容易。...以上为本次子图的讲解，如果你在使用子图或者其他 Nebula 过程中遇到问题，欢迎来论坛和我们交流：https://discuss.nebula-graph.com.cn/ 想要和其他大厂交流图数据库技术吗
@TOC[1] Here's the table of contents: •一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结 快速获取子图根节点的属性...子图查找匹配是一个非常复杂的问题，主要有确定模式的子图匹配和不确定模式的子图匹配【例如：通过图模式相似性进行查找】。...已知子图查找问题可以使用APOC中的过程来实现，apoc.path相关输入输出查询[2]；指定节点之后获取节点所属的子图，然后从子图中提取出ROOT节点的属性。...一、问题背景 •社区问题链接[3] 二、构建样例多子图数据 构建a、b、c、d、e、f六个节点，并使用Follow关系将节点关联在一起，形成一个自定义子图。...其中指定a节点为ROOT节点即子图的根节点。
平时绘制地图时，经常会将多个图放到同一个 figure 中，而这些图的地图范围通常是相同的，所以可以设置共享 x-y 轴。 #!...下面就上一张使用这种方法的图看看什么效果 ?...注意： 以上图中的 colorbar 和 panel 图的对齐程度并不是很好，需要出图后再进行调整，或是直接设置 figsize 为合适的大小（但很难控制），即使传递 aspect 参数给 subplots...而 cartopy 可以很好的解决以上遇到的问题。 下面上一张 cartopy 绘制子图的效果图 #!
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