首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

3阶有向完全图的所有非同构的子图(不同钩子图个数)

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 子图同构问题本质上就是一种匹配,VF2算法加了很多feasibility rules,保证了算法的高效性。...这里只是实现最基本的判断子图同构的算法: 参考文献有(其实google一把就能出来这些): http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...下面给出我的算法设计(这里考虑边和点除了ID之外,还有label): 边和图结构: struct EDGE { int id2; int label; EDGE(int _id2, int _label...: //1)quG_vID和dbG_vID与已经match的那些节点对中的【至少】一对(quVid,dbVid)分别相邻(quG_vID和dbG_vID分别是已经match的节点quVid和dbVid...(dbVid,quVid),同时满足了2) //因为有可能循环结束了,在所有的已经match的节点对里,找不到一个pair(dbVid,quVid)同时满足条件1)和2) flag

1.2K30

曼哈顿图如何指定不同染色体不同的颜色

大家好,我是邓飞,最近星球(飞哥的知识星球)有老师问了一个问题: GAPIT软件,染色体的颜色是5个一循环,他有12个染色体,想每条染色体一个颜色绘制一条染色体: 我的回答:GAPIT大概率没有参数设置...,提取12条染色体作为演示: 2,默认绘制曼哈顿图 # 默认颜色循环 CMplot(dd1[,1:4],plot.type = "m",threshold = c(0.05/nrow(dd)),file.output...3,设置十二个颜色用于表示十二条染色体 CMplot包中的col参数,可以定义不同的颜色。...CMplot(dd1[,1:4],plot.type = "m",threshold = c(0.05/nrow(dd)),file.output = F,col = colors) Rstudio中不同颜色...,直接在编程界面显示出来了,666 所以,结论是什么,就是设置12条染色体的颜色,赋值给col参数即可。

10410
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    有向图的环和有向无环图

    本篇主要分享关于有向图的环和有向无环图(DAG,估计做大数据的同学到处都可以看到),所以相关概念我就不做详细介绍了。 ?...用有向图中各个节点代表着一个又一个的任务,而其中的方向代表的任务的执行顺序。而方向代表着这个在执行这个任务之前必须完成其他节点,例如上图中在5执行必须执行3和0 节点。...所以可以想到有向图中有向环的检测非常重要,例如上面 要是5之前 3要执行,3之前4要执行,4之前5要执行,那么着三个限制条件永远事不可能被执行的,要是一个优先级限制的问题中存在有向环,那么这个问题肯定是无解的...有向环的检测的理念是我们找到了一条边v-》w 要是w已经存在在栈中,就找到了一个环,因为栈中表示的是一条有w-》v的路径,而v-》w正好补全了这个环。也就是存在有向环。所以这个优先任务是有问题的。...这一篇讲清楚 阿里的OceanBase解密 #大数据和云计算技术#: "四有"社区介绍 大数据和云计算技术周报(第56期) 新数仓系列:Hbase周边生态梳理(1) 《大数据架构详解》第2次修订说明

    1.6K50

    如何保证文章中同一组样品在不同子图颜色一致?

    在整理结果发表文章时,通常会有很多子图来显示样品不同层面的信息。...如下面Alpha多样性、Beta多样性中,每个样品组KO、OE、WT颜色一致,这样编辑、审稿人、用户读文章时不需要思考就可以很快获得信息。 如果我们的图都是用同一个工具能做出来,颜色就很好统一。...但通常都是会用到不同的工具进行出图,配色也会不同。另外不同工具制定颜色的方式不同,有的支持单词如red, green,有的支持颜色代码如RGB(20,30,40)。...但通常都支持16进制的颜色代码如#137C3A。如果我们有了一张图,想让其他图都参考这个配色,怎么获取16进制颜色代码呢? 这里推荐一个申请:QQ截图工具,可以截图、可以取色。...启动QQ后,通常按快捷键Ctrl+Alt+a就可以启动截图,鼠标放到要取色的地方,默认显示RGB颜色代码,按住ctrl会显示16进制颜色代码;直接Ctrl+c就可以复制16进制颜色代码(如下图所示)。

    61000

    Excel图表技巧09:创建上下不同颜色的面积图

    如下图1所示,正值和负值区域带有不同颜色的面积图。 ? 图1 这是如何做到的呢? 首先,准备绘图数据,如下图2所示。 ? 图2 接着,开始绘图。 1....选择日期列和变化列,单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“二维面积图”,得到如下图3所示的图表。 ? 图3 2.选择图表数据系列,按Ctrl+1组合键,设置数据系列格式如下图4所示。 ?...图4 3.设置两种颜色渐变,这也是本次绘图的关键。...中间红色圈圈中有两个点,它们是重合的,一个设置为蓝色,一个设置为红色。注意,其位置位于50%。 ? 图5 4. 调整图表格式如下图6所示。 ? 图6 至此,图表制作完成。...注:本文的技巧学习整理自chandoo.org,有兴趣的朋友可以查阅原文。

    2.8K10

    圈图 | 不同品种的基因型数据绘制PCA图和聚类分析图

    PCA是降维的一种方法。 本次再增加一下聚类的形式。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下: 2-D PCA图: ? 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信区间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。...可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 3-D PCA图: ?...图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异,Z坐标是PC3,解释1.02%的变异。...可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 基因型数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。

    2.1K20

    刷屏朋友圈的北京彩虹图,你看到的是它真实的颜色吗?

    *有没有彩虹一个给我* 今天全世界的朋友圈应该都被北京的彩虹刷屏,一边哼唱周董的彩虹一边看美景美图的你们会不会忽然想到这样一个问题,你所看到彩虹的颜色是它的真实颜色吗?颜色真的真实存在吗?...在这些大师级的美图中,还不时夹杂乱入的图片,比如下边这张秒杀一切彩虹图的图片,恭喜你赢得了朋友圈晒彩虹大赛的冠军! ? 彩虹是彩色的,天空是蓝色的,青草是绿色的。这是有正常颜色视力的人的共识。...不同的人眼视锥细胞的多少,分布和敏感度都可能不同,所以不同人对于颜色的辨认力也不同。 ?...,是在一堆色块里面找到一个颜色有细微差别的。可以在闲暇时间和小伙伴比试一下~说不定还可以炫耀一把关于颜色的知识~~】 接下来再聊聊色盲,大家在聊到颜色的时候经常也会关注到色盲这样的一个现象。...还有一种比较罕见的颜色知觉缺陷是由于中枢神经系统受损引起的,这些患者被称为全色盲。在他们的眼中,颜色差别通常和明度差别相关,表现为不同的灰色阴影,如下图所示: ?

    98550

    有向无环图(DAG)是区块链的新竞争对手吗?

    有向无环图(DAG)作为区块链的潜在竞争对手,能够在产生新加密货币的同时克服区块链技术固有的一些问题。 本文对DAG的出现以及它是否可以与区块链竞争进行了研究。...技术总是有局限的,从来都不完美,因为它是一个不断发展的学科,其本质是动态且富有创造性和创新性的。 任何技术都会有弊端和局限,而正是这一事实使得其他新技术能够脱颖而出,来弥补这些不足。...有向无环图是计算机科学领域的一个众所周知的数据结构,虽然对于非技术人员而言可能听起来很神秘且难以理解。DAG被认为可以揭露区块链的一些弊端。...DAG的承诺 设想一种加密货币,它没有矿工,没有区块大小问题,没有51%攻击,甚至更加地去中心化。这可能吗? DAG表示可以做到。...这需要由颠覆性的初创公司引领我们进入加密货币领域的又一新技术时代。 DAG币 目前做DAG最有前景的两个公司是IOTA和ByteBall。

    2.2K80

    引用对象变量和对象间的关系_白小白有女朋友吗

    尽管将一切都“看作”对象,但操纵的标识符实际是指向一个对象的“引用”(reference)。” 很显然,从这段话可以看出对象和对象引用不是一回事,是两个完全不同的概念。...首先,没有“对象的实例”这一说法,只有类的实例,而类的实例,指的就是类的对象,说白了就是对象。 但是还是有很多人这样叫,那怎么理解对象实例呢?...会不会感觉后面两句代码就是对象引用=对象引用… 其实要弄清除这个,首先你得弄清楚java虚拟机内存,弄清楚变量(对象引用)和对象是如何存储的,对象引用是存储在栈内存中,而对象是存储在堆内存中。...a b 依然引用不同的对象 6、最后要相信的真理 对于面向对象语言,如java,首先,请小白童鞋相信一句话:一切皆为对象。然后相信另一句话:变量只是一个零时的储存地点。...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。

    73420

    我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

    正弦图.png 有多条线 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin(x) y2=np.cos(x) plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot...image.png 颜色,标记,线型 主要是plt.plot的一些参数 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot([1,2,3],[5,7,4],color...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...(2): for j in range(2): axes[i][j].hist(np.random.randn(100),5,color='g',alpha=0.75) #调整子图之间的距离...image.png 后记: 线图先到这,还有柱状图,散点图,3d图等待续…… 你可能感冒的文章: 我的机器学习numpy篇 我的机器学习pandas篇 我的机器学习微积分篇

    1.4K60

    67 亿美金搞个图,创建知识图谱的成本有多高你知道吗?

    选自ISWC 作者:Baptiste Rocca 参与:思源、李亚洲 我们知道强大的深度模型需要很多计算力,那你知道创建一个知识图谱的成本到底是多少吗?...我们已经有很多方法从各种角度检查这些大型知识图谱,例如大小、覆盖度和质量等。然而这些分析不足的地方在于成本,即创建知识图谱的价格。...自动创建: DBpedia、YAGO 和 NELL 评估自动创建知识图谱所花费成本不同于人工创建知识图谱。我们参考了用于创建知识图谱的软件,基于代码行数(LOC)来估计开发知识图谱的成本。...另一个有趣的思路是开发成本与数据质量之间的关系。在图 1 中,我们图像描述了该论文讨论的知识图谱中每个三元组成本与错误率之间的关系。...我们可以看到,高成本创建的三元组准确率也会更高,NELL 是个例外,准确率与成本之间关系极差。 ? 每个三元组成本与错误率之间的关系展示图。

    1.3K40

    图数据库处理大型图的查询性能优化,与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势

    图片图数据库处理大型图的查询性能问题有以下几个方面的解决方法:索引优化:图数据库可以利用索引来加速查询操作。对于大型图来说,使用适当的索引可以提高查询的效率。...每个分片或分区可以在不同的存储节点上进行处理,从而实现并行查询。这样可以减少查询的数据量,并且可以充分利用集群中所有的计算资源来加速查询操作。缓存机制:图数据库可以使用缓存机制来提高查询性能。...图数据库与传统关系型数据库相比有什么优势和劣势优势灵活的数据模型:图数据库采用了图结构的数据模型,可以更直观地表示和处理实体之间的关系。...这是因为图数据库的数据存储方式更接近实际数据的结构,可以更有效地利用存储空间和处理资源。支持复杂的图分析和推荐算法:由于图数据库天然适合存储和处理图结构的数据,因此可以支持更复杂的图分析和推荐算法。...较高的学习和维护成本:由于图数据库采用了与传统关系型数据库不同的数据模型和查询语言,使用图数据库需要学习新的概念和技术。此外,相对较少的使用者也导致了较少的维护和支持资源。

    74881

    腾讯提出自适应图卷积神经网络,接受不同图结构和规模的数据

    Graph CNN 中的的滤波器大多是为固定和共享的图结构而构建的。但是,对于大多数真实数据而言,图结构的大小和连接性都是不同的。...本论文提出了一种有泛化能力且灵活的 Graph CNN,其可以使用任意图结构的数据作为输入。通过这种方式,可以在训练时为每个图数据构建一个任务驱动的自适应图(adaptive graph)。...相比于规则的张量,这些数据更适合被建构为图,从而能够处理不同的近邻顶点连接性(neighborhood vertex connectivity)和非欧几里德度量。...但是,它无法保证内在图上的卷积器能够提取所有有意义的特征。因此,我们训练了一个「残差图」(residual graph)以发现内在图不包含的残差子结构。...在卷积前,先进行顶点特征变换,使得顶点内不同特征之间和不同顶点特征均联系起来。 4. 接受灵活的图输入。由于 1 和 2,本文提出的网络可以输入不同的图结构和图大小,对图度没有限制。

    1K60

    git的rebase和merge有什么区别,两张图带你搞明白

    一、介绍你是否也搞不懂git rebase和git merge这两者命令之间的区别。两个命令都可以作为将两个分支合并的命令,其内部实现还是有区别的。...我们得要学习这种差异,以便在合理的代码环境挑选这两个命令,以便我们更好的去使用git。...A分支上,简单明了如果后面A分支要是还有提交,那就如上面图片右边展示的那样,最新的提交在最上方。...,代表了合并成功那我为什么还要在新的节点命名上加上一个'呢,变成了X'和Y',而且连线都用虚线来表达是这样的,因为两个分支的X和X'虽然提交的代码一样,但提交的时间信息,提交的hash值都是不同的这就像去从...B分支那边复制了两个commit节点,粘贴到了A分支最新的位置上,所以当我们查看X'时,我们并不能溯源它真正提交的信息,它已经确确实实的创建在了A分支上,就和原生的一样。

    1.5K31

    PCA分析 | 不同品种的基因型数据绘制2D和3D的PCA图

    PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...绘制后的图如下: 2-D PCA图: image.png 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,同时绘制置信区间圆圈,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异。...可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。...3-D PCA图: image.png 图片解释,将每个品种用不同的颜色表示,X坐标是PC1,解释24.9%的变异,Y坐标是PC2,解释10.61%的变异,Z坐标是PC3,解释1.02%的变异。...可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 基因型数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。

    2.5K50

    AAAI 2018 | 腾讯提出自适应图卷积神经网络,接受不同图结构和规模的数据

    Graph CNN 中的的滤波器大多是为固定和共享的图结构而构建的。但是,对于大多数真实数据而言,图结构的大小和连接性都是不同的。...本论文提出了一种有泛化能力且灵活的 Graph CNN,其可以使用任意图结构的数据作为输入。通过这种方式,可以在训练时为每个图数据构建一个任务驱动的自适应图(adaptive graph)。...相比于规则的张量,这些数据更适合被建构为图,从而能够处理不同的近邻顶点连接性(neighborhood vertex connectivity)和非欧几里德度量。...但是,它无法保证内在图上的卷积器能够提取所有有意义的特征。因此,我们训练了一个「残差图」(residual graph)以发现内在图不包含的残差子结构。...在卷积前,先进行顶点特征变换,使得顶点内不同特征之间和不同顶点特征均联系起来。 4. 接受灵活的图输入。由于 1 和 2,本文提出的网络可以输入不同的图结构和图大小,对图度没有限制。

    1.6K80
    领券