开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

计算图的传递闭包需要的Asymtotic运行时间？

计算图的传递闭包需要的Asymtotic运行时间是指计算图的传递闭包所需的时间复杂度。在计算图理论中，传递闭包是指一个图中所有可达节点的集合。计算图的传递闭包需要遍历图中的所有节点和边，因此需要的时间与图的大小成正比。

常见的计算图的传递闭包算法有DFS（深度优先搜索）、BFS（广度优先搜索）等。DFS和BFS的时间复杂度都是O(V+E)，其中V表示图中节点的数量，E表示边的数量。

在实际应用中，计算图的传递闭包可以用于网络爬虫、社交网络分析、路由器的路径选择等场景。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:测试闭包。如何测试传递给闭包jasmine的回调对于有向图,最着名的传递闭包算法是什么？如何创建将弱自我传递到闭包内部的闭包签名不传递值的闭包。python 3 将可选的闭包传递给视图为什么传递给map()的闭包不接受引用，而传递给filter()的闭包接受引用？将闭包传递给函数中的FunctionType 如何将多个参数传递给rust闭包-使用1个参数的预期闭包无法将闭包中的参数传递给Swift中的函数 Z3/Z3py中的传递闭包如何计算包含被绑定在闭包中的符号的列表？为什么z3的传递闭包会产生不同的结果？如何将@ClosureParams用于需要两个参数的闭包？作为@noescape传递给Objective-C的闭包参数已转义如何将已装箱的闭包传递给`take_while`？使用泛型将struct作为参数传递的回调闭包如何在不调用的情况下传递函数/闭包？需要API来计算点之间的时间运行神经网络需要更长的时间有没有一种不用测试就能运行闭包的方法？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

go 协程的实现笔记

看到有一篇写得很清楚的博客，做个笔记。原文在此：Golang源码探索(二) 协程的实现原理有时候G需要调用一些无法避免阻塞的原生代码, 这时M会释放持有的P并进入阻塞状态, 其他M会取得这个P并继续运行队列中的G. 因为同一时间只有一个线程(M)可以拥有P, P中的数据都是锁自由(lock free)的, 读写这些数据的效率会非常的高. 自旋中(spinning)这个状态非常重要, 是否需要唤醒或者创建新的M取决于当前自旋中的M的数量. 本地运行队列有数量限制, 当数量达到256个时会入队到全局运行队列

02

【集合论】关系闭包 ( 关系闭包求法 | 关系图求闭包 | 关系矩阵求闭包 | 闭包运算与关系性质 | 闭包复合运算 )

次幂 , 不用求出很多幂运算 , 因为关系的幂运算后面都是循环的 , 求出已知的所有

00

【集合论】等价关系 ( 等价关系概念 | 等价关系示例 | 等价关系与闭包 )

由上边可以看出 , 等价关系是用于分类的 , 同一年出生的人可以划分到一个等价类中 ;

00

有向图----可达性问题

单点可达性：回答“是否存在一条从起点s到给定节点v的有向路径？”等类似问题。多点可达性：回答“是否存在一条从集合中任意顶点到给定节点v的有向路径？”等类似问题。顶点对的可达性：回答“是否存在一条从一个给定节点v到给定节点w的有向路径？”等类似问题。针对单点可达性和多点可达性，使用深度优先遍历很容易实现。先定义API： public class DirectedDFS DirectedDFS(Digraph G, int s) //在G中找到s可达的所有顶点 DirectedDFS(Digraph

00

每周学点大数据 | No.46 MapReduce 平台的局限

No.46期 MapReduce 平台的局限 Mr. 王：前面我们讲了许多基于MapReduce 的并行算法，现在我们讨论一个新话题——超越MapReduce 的并行大数据处理。虽然MapReduce 可以有效地解决很多并行计算的问题，但是经过前面对MapReduce 的使用我们也发现了一些常见的问题；这些问题用MapReduce 解决虽然是可行的，但是实现和执行起来多少会有一些不方便。小可：嗯，MapReduce 虽然是一个很好用的平台，但是也不是完美的。 Mr. 王：的确，时至今日，Google

05

Python装饰器, 就这?

定义: 函数的形式是函数嵌套函数的形式，其中内部函数调用外部函数传入的变量值，并且外部函数最终返回内部函数的引用, 那么内部函数称为「闭包」

02

离散数学-二元关系、闭包的概念

设S是一个非空集合,R是关于S的元素的一个条件.如果对S中任意一个有序元素对（a,b）,我们总能确定a与b是否满足条件R,就称R是S的一个关系（relation）.如果a与b满足条件R,则称a与b满足条件R,则称a与b有关系R,记做aRb;否则称a与b无关系R.关系R也成为二元关系. 定义：集合 X 与集合 Y 上的二元关系是 R=(X, Y, G(R)) 当中 G(R),称为R 的图,是笛卡儿积 X × Y的子集.若 (x,y) ∈ G(R) 则称 x 是 R-关系於 y 并记作 xRy 或 R(x,y).

02

【集合论】关系闭包 ( 自反闭包 | 对称闭包 | 传递闭包 )

包含给定的元素 , 并且具有指定性质的最小的集合 , 称为关系的闭包 ; 这个指定的性质就是关系

00

【集合论】关系闭包 ( 关系闭包相关定理 )

文章目录一、关系闭包相关定理 ( 闭包运算不动点 ) 二、关系闭包相关定理 ( 闭包运算单调性 ) 三、关系闭包相关定理 ( 闭包运算与并运算之间的关系 ) 四、传递闭包并集反例一、关系闭包相关定理 ( 闭包运算不动点 ) ---- R 关系是 A 集合上的二元关系 , R \subseteq A , 且 A 集合不为空集 , A \not= \varnothing R 关系是自反的 , 当且仅当 R 关系的自反闭包 r ( R ) 也是 R 关系本身 ; R 自反 \Le

00

Python函数详解二（闭包、装饰器）

闭包其实利用了函数嵌套的概念，一般函数在内部定义一个变量，在外部由于作用域的关系是调用不到的，而闭包是将变量包起来，不管在哪里都可以调用的到。

04

数学思想的一次飞跃——详述模糊数学

模糊数学是以前较为有争议的一个领域，因为和数学的严谨性统计规律性相悖，但是由于现实中模糊现象较多，使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了，现在在社会众多领域都有渗透，可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性，区别于随机，随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性)，比如硬币就只有正反两个可能，基本事件总数总是一定的，而模糊则不一样，比如形容一个人很高，那多高算高？如果他1.8我们就说他比较高，这里的比较高是一个模糊概念，很难用确定性的数学描述，类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等，这些都是模糊概念。

02

装饰器、计时器、计数器

又到了我最烦的内容了哈哈哈，装饰器，早上起床过了一遍，把运行结果都标上了方便看。

02

Python函数装饰器--实例讲解

一、装饰器定义： 1.装饰器的本质为函数； 2.装饰器是用来完成被修饰函数的附加功能的所以:装饰器是用来完成被修饰函数附属功能的函数

01

装饰器探析

在python的学习过程中，如果我们想进阶的话，装饰器这个概念无论如何都是绕不开的，初学者甚至还嫌弃上了，这玩意有什么用呢？看着概念又费解，还用的不畅快，不如不学，正所谓技多不压身，学了顶多掉头发不是嘛，没其他坏处O(∩_∩)O而且，这个是从初学者向高阶晋级的一道坎

00

离散数学中集合上二元关系的判定及实现

输入一个集合的二元关系，判定其是否满足自反性、反自反性、对称性、反对称性、传递性。并求出自反、对称和传递闭包。大二上学期时的写的代码，C++语言实现。 #include<iostream> #include<string> using namespace std; class Relation//构造函数 { private: int R[11][2];//存储关系R int R1[11][2], R2[11][2], R3[11][2];//分别存储自反，对称，传递闭包 int m,n;//分别

00

软件测试/测试开发|给你剖析闭包与装饰器的魔力

讲解闭包之前，需要理解一个概念，Python 中定义的函数，也可以像变量一样，将一个函数名，赋值给另一个变量名，赋值后，此变量名就可以做为该函数的一个别名使用，进行调用函数，此功能在讲解列表操作的sort() 方法时使用过，sort()方法的 key 参数传入的就是一个函数名。

01

python进阶之装饰器

上面的代码是不是就实现了计算程序运行时间的目的，那么如果我想计算别的函数的运行时间是不是也要在函数内部加上start和endtime来计算时间的语句，是不是超级麻烦

03

NLP入门之形式语言与自动机学习(一)

任何一门科学都有其自身的理论基础,计算机科学也是这样.大家现在看看计算机的技术变化的很快,现在我们很流行的框架和工具很有可能几年内就会变成过时的东西.但是计算机科学的整体的思维不会变,在学习中,我们更要应该看思考能力的培养,如何清楚的表达自己的能力,如何清晰地解决问题的能力以及自己还欠缺的能力.这方面的东西在我看来,是具有持久的价值的,学习理论能够拓展人们的思维,并能使人们在这方面得到训练.

06

Python闭包与装饰器原理及实例解析

装饰器：把函数test当成变量传入装饰函数deco — 执行了装饰操作后，变量传回给了函数test()。比如装饰器效果是test = test-1，test函数经过deco装饰后，调用test其实执行的是 test = test-1。

03

一则小故事带你弄清Python装饰器

从上一文深入浅出Python闭包中，就知道函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过函数名() 调用，如果函数名 = xxx 被修改了，那么当在执行函数名() 时，调用的就不知之前的那个函数了。

00

JavaScript闭包应用场景（一）

闭包可以用于创建具有私有变量的模块化代码。通过将变量定义在外部函数内部，并将内部函数返回，可以创建一个封闭的作用域，使变量无法从外部直接访问。这样可以有效地隐藏变量，只暴露出需要被外部访问的接口。

02

EA&UML日拱一卒用例泛化关系

泛化定义类目之间的泛化/特化关系。泛化关系将特殊类目连接到更通用的类目。给定一个类目，其指向一般类目（泛化方向）的传递闭包通常统称为泛化类目，其指向特殊类目（泛化的反方向）的传递闭包通常统称为特化类目。直接的泛化类目也称为类目的父级，直接的特殊类目称为类目的子级。

01

图论模板整理合集

链接：https://pan.baidu.com/s/1yuII_btZspV5GVhAtlcl0Q 提取码：vvfn

01

NLP入门之形式语言与自动机学习(一)

第一篇:集合与推理方法 1:我们为什么要学习形式语言与自动机任何一门科学都有其自身的理论基础,计算机科学也是这样.大家现在看看计算机的技术变化的很快,现在我们很流行的框架和工具很有可能几年内就会变成过时的东西.但是计算机科学的整体的思维不会变,在学习中,我们更要应该看思考能力的培养,如何清楚的表达自己的能力,如何清晰地解决问题的能力以及自己还欠缺的能力.这方面的东西在我看来,是具有持久的价值的,学习理论能够拓展人们的思维,并能使人们在这方面得到训练. 说回形式语言与自动机,大家在大学学习中可能离形式语言与

【Groovy】Groovy 方法调用 ( Java 中函数参数是接口类型 | 函数参数是接口类型可以直接传递闭包 )

个方法 , 那么可以直接向 setOnClickListener 方法中传递一个闭包 , 该闭包相当于 OnClickListener 接口中的 onClick 方法 ;

04

垃圾回收

JavaScript 的垃圾回收是自动进行的，一般情况下，无需开发者去手动 GC。

01

Floyd —Warshall（最短路及其他用法详解）

多元都求出来了，单源的肯定也能求。思想是动态规划的思想：从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能，1是直接从A到B，2是从A经过若干个节点X到B。所以，我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离，对于每一个节点X，我们易写出状态转移方程Dis(AB) =min（Dis(AX) + Dis(XB) ，Dis(AB)）这样一来，当我们遍历完所有节点X，Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。

02

一则小故事带你弄清Python装饰器

从上一文深入浅出Python闭包中，就知道函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过函数名() 调用，如果函数名 = xxx 被修改了，那么当在执行函数名() 时，调用的就不知之前的那个函数了。

00

转：用一个例子说明Floyd算法

弗洛伊德算法（Floyd's algorithm）是一种用于求带权图中最短路径的算法，适用于带有正负权边的图（但不能有负环）。这种算法也有时被称为弗洛伊德-沃尔什算法。该算法基于动态规划，其时间复杂度为O（V^3），其中V是图中的顶点数。此外，该算法还可用于检测图中的负环并求出传递闭包。

05

HDU1181【有向图的传递闭包】

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1181 题意很简单。有用并查集做的。我这里用传递闭包做。有向图的传递闭包采用Floyd思想，可以判断

02

Python之路【第七篇】:Python

阅读目录一、装饰器 1、装饰器的概念 #装饰器定义：本质就是函数，功能是为其他函数添加附加功能二、装饰器需要遵循的原则 #原则： 1、不修改被修饰函数的源代码 2、不修改被修饰函数的调用方式装饰器他人的器具，本事可以是任意可调用对象，被装饰者也可以是任意可调用对象。 #强调装饰器的原则： 1、不修改被装饰对象的源代码 2、不修改被装饰对象的调用方式 #装饰器的目标：在遵循1和2原则的前提下，为被装饰的对象添加新功能三、实现装饰器知识储备装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包四、高阶函数高阶函

03

普林斯顿算法讲义（三）

一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。

01

装饰器--从入门到入土！

目录装饰器 1、定义 2、原则 3、装饰器核心思想 4、装饰器简易版本 5、解决有参函数问题 6、解决返回值问题 7、装饰器模板 8、认证装饰器 9、装饰器语法糖单层语法糖（重难点）双层语法糖（重难点）三层语法糖（难点） 10、装饰器修复技术 11、有参装饰器装饰器本文讲述了装饰器由简易装饰器到完整装饰器的过程，一个段落解决一个问题！ 1、定义器：指的是工具装饰：给被装饰对象添加额外的功能 2、原则开放封闭的原则开放：对扩展开放封闭：对修改封闭 3、装饰器核心思想在不改变

03

python装饰器大详解

一.作用域在python中，作用域分为两种:全局作用域和局部作用域。全局作用域是定义在文件级别的变量,函数名。而局部作用域，则是定义函数内部。　关于作用域，我们要理解两点： a.在全局不能访问到局部定义的变量　　　　b.在局部能够访问到全局定义的变量，但是不能修改全局定义的变量(当然有方法可以修改) 　下面我们来看看下面实例: x = 1 def funx(): x = 10 print(x) # 打印出10 funx() print(x) # 打印出1 　　如果局部没有定

使用 Spark, LSH 和 TensorFlow 检测图片相似性

作为一个视觉数据处理平台，拥有从海量图片中学习并理解其内容的能力是非常重要的。为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。这套系统的核心由一个使用 Spark 实现的批量化 LSH（locality-sensitive hashing，局部敏感哈希）搜索器和一个基于 TensorFlow 的分类器构成。这个数据流处理系统每天能够比较上亿个分析对象，并渐进式地完成各个图像类别的信息更新。在本文中，我们将讲解如何使用这项技术更好地理解海量图片内容，从而使得我们产品前端界面的推荐内容和搜索结果具有更高的信息准确性、更大的数据密度。

02

UIE_Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能。

项目链接：fork一下即可 UIE Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能！如果有图片缺失查看原项目

01

UIE_Slim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能。

在UIE强大的抽取能力背后，同样需要较大的算力支持计算。在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。因此，基于数据蒸馏技术构建了UIE Slim数据蒸馏系统。其原理是通过数据作为桥梁，将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型，以达到精度损失较小的情况下却能达到大幅度预测速度提升的效果。

02

从概念到实践，我们该如何构建自动微分库

选自Medium 作者：Maciej Kula 机器之心编译参与：程耀彤、蒋思源像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的，而且在大多数情况下，几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库，以高效地计算小批量数据上的训练。此外，作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考，是理解自动微分理念的优秀博文。我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西，并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」

k 阶奇异值分解之图像近似

我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。

02

Spark vs. Pig 时间缩短8倍，计算节约45%

Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark

06

最短路径模板+解析——（FLoyd算法）[通俗易懂]

若从一顶点到另一顶点存在着一条路径，则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目，它等于该路径上的顶点数减1。

05

离散数学第九章抽象代数笔记

本文适用于bupt的离散数学，或了解学习群论相关知识。我们说一个集合A到B的二元关系是一个集合，这个关系集合是A和B集合的笛卡尔乘积构成的大集合的子集。对于a∈A，b∈B，记号写成aRb，或者（a，b）∈R。举个例子，

03

采用interface实现的限时调用方法-博文

在实时性要求高的工程项目中，对于方法执行的时间有较高的要求，本示例程序，实现了一种安全的传入任意参数的方法限时调用工具类，能执行方法的最大容忍运行时间，保证服务不超时。 //@description 超时运行方法,限制方法的运行时间 // 需要实现抽象接口AppRuning的Run方法 // 调用时TimeOutRun(timeout, fun, args...) //

08

采用interface实现的限时调用方法-博文

在实时性要求高的工程项目中，对于方法执行的时间有较高的要求，本示例程序，实现了一种安全的传入任意参数的方法限时调用工具类，能执行方法的最大容忍运行时间，保证服务不超时。 //@description 超时运行方法,限制方法的运行时间 // 需要实现抽象接口AppRuning的Run方法 // 调用时TimeOutRun(timeout, fun, args...) //

04

Nat. Phys. | 量子计算机上的药物设计

今天为大家介绍的是来自Raffaele Santagati团队的一篇论文。量子计算机在工业应用中的潜力很大程度上依赖于它们执行精确、高效量子化学计算的预期能力。计算机辅助药物发现依赖于精确预测候选药物在含有数千个原子、特定温度条件下的细胞环境中的目标相互作用。作者在这里探讨了将量子计算机应用于药物设计中的挑战与机遇。

01

JS与ES6高级编程学习笔记（二）——函数与作用域

开发者常戏称"函数是JavaScript中的一等公民"，这足以体现了函数的重要性，为了更好的掌握函数我们需要学习函数的构造器Function等相关内容。

01

[图]最短路径-Floyd算法

> Floyd算法（Floyd-Warshall algorithm）又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 -来自百度百科前一篇文章：[第六章图-Dijkstra算法](https://study.sqdxwz.com/index.php/archives/13/) 我们已经学习过了单源最短路径求解方法，这次我们来学习所有顶点间（任意两点间）的最短路径求解方法-Floyd算法。对于求解任意两点最短路径的方式，我们也可以采用简单暴力将Dijkstra算法循环n遍（假设存在有n个顶点），也是可以求解任意两点间距离的，但是人类社会之所以会进步，难道仅仅是会使用筷子？还是好好学习更先进的算法-Floyd算法吧！ **注：**采用此暴力的时间复杂度为：O(n^3）。

01

图论--Floyd总结

Key word: ①最短路 ②传递闭包:大小关系数值关系先后关系联通关系 ③floyd变形 ④实现方式:插点发法 ⑤思想:动态规划

03

Laravel推荐使用的十个辅助函数

Laravel 包含各种全局辅助函数。 laravel 中包含大量辅助函数，您可以使用它们来简化开发工作流程。在这里，我将编写 10 个最好的 laravel 帮助函数，用于使我的开发更容易。您必须考虑在必要时使用它们。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭