我如何才能得到一个稀疏图的连通分量的偏心率，而不考虑无穷大规则？

稀疏图的连通分量的偏心率是指该连通分量中所有节点到一个特定节点的最长距离。在不考虑无穷大规则的情况下，可以通过以下步骤得到稀疏图的连通分量的偏心率：

首先，需要使用图算法来确定稀疏图的连通分量。常见的图算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这些算法可以帮助我们找到图中的所有连通分量。
对于每个连通分量，选择一个节点作为特定节点，可以是任意一个节点。
对于选定的特定节点，使用最短路径算法（如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法）来计算该连通分量中所有节点到特定节点的最短距离。
在计算出所有节点到特定节点的最短距离后，找到其中的最大值，即为该连通分量的偏心率。

需要注意的是，稀疏图是指图中的边数相对于节点数较少的图。在计算稀疏图的连通分量的偏心率时，可以选择适合稀疏图的图算法和最短路径算法，以提高计算效率。

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提及连通性，就不得不说连通分量，通俗而言，指结构中有多少个连通通道，如下的图结构只有一个连通通道，也就是一个连通分量，所有节点在这个连通通道上都能互通。而下图，则有2个连通分量。...1,2,3,4,5可以在一个连通通道上互通，不能和6,7互通。6,7在自己的连通通道上可以互通。如何检查图结构的连通性和计算连通分量？笨拙的方案是使用深度或广度搜索算法。...有向图中，如果一个节点能通过单向通道到达另一个节点，可认为这两点之间是连通的。如下图中，4->1、2->4->1是连通的，而2-3是不连通的。讨论连通的局部性没有太大意义，有向图中讨论的是强连通性。...难道说4号节点和1号节点在同一个强连通分量上吗？4->2是回边，而1->4是横叉边。那么应该如何做出正确判断？继续回到我们的图结构上来讨论怎么正确得到强连通分量。...继续回溯到2号节点，因其dfs[2]==low[2]，说明一个强连通分量到2号节点结束。把它们从栈中弹出来，得到第一个强连通分量上的所有节点。 Tips：如果 i 节点的dfn[i]!

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以下文章来源于阿泽的学习笔记，作者阿泽crz 断断续续写了一个多星期，期间找了很多同学讨论学习，感谢指导过点拨过我的同学们，为了精益求精本着不糊弄别人也不糊弄自己的原则在本文中探讨了很多细节。...以上便是一个简单的是图信号处理过程，其框架大致为：测量点构成节点（图 a），节点间的连通性和相关性构成边；节点和边构成图（图 b），该图是信号域，表示测量信号的点以及它们之间的关系，并使用该图进行分析和处理...事实上，我们可以将非周期函数考虑为周期无穷大的函数，考虑频域中的横坐标：，当周期 T 无穷大大时，频域图就从离散点变为连续的曲线，如下图：那么，我们该如何从这个非周期函数中分解出各种信号呢？...我们把上式拿下来： GCN 通过上式的多层卷积层进行叠加，而每层都会逐点进行非线性叠加，考虑到时间复杂度问题，学者直接取 K=2，也就是说得到了一个拉普拉斯算子的二阶近似函数。...首先，以一个简单有向图模型为例：邻接矩阵 A 和节点的特征向量 X 为：我们有一个简单的传播规则（不考虑参数矩阵和激活函数）：「可以看到节点的特征变成了其邻居的特征之和！」

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