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

计算网络x子图中的边数

，需要先了解计算网络和子图的概念。

计算网络是指由计算节点和网络连接组成的网络结构，用于支持计算任务的执行和数据传输。计算节点可以是物理服务器、虚拟机、容器等，网络连接可以是局域网、广域网、互联网等。

子图是指从一个图中选取部分节点和边构成的图结构。在计算网络中，子图可以表示一组计算节点和它们之间的连接关系。

要计算计算网络x子图中的边数，需要先确定子图中的节点和边。然后根据子图中节点之间的连接关系，计算边的数量。

以下是一个示例的答案：

假设计算网络x中有10个节点，编号为1到10。子图中包含节点1、2、3、4和它们之间的连接关系。

首先，确定子图中的节点：节点1、2、3、4。

然后，根据节点之间的连接关系，计算边的数量。假设节点1与节点2、3、4相连，节点2与节点3、4相连，节点3与节点4相连。则子图中的边数为：

节点1与节点2相连，边数为1；节点1与节点3相连，边数为1；节点1与节点4相连，边数为1；节点2与节点3相连，边数为1；节点2与节点4相连，边数为1；节点3与节点4相连，边数为1。

因此，计算网络x子图中的边数为6。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云计算网络产品中，可以使用私有网络（Virtual Private Cloud，VPC）来构建计算网络，通过子网、路由表、安全组等组件来管理计算节点和网络连接。您可以了解腾讯云VPC产品的详细信息和使用方法，以满足您的计算网络需求。详情请参考腾讯云VPC产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/vpc

相关搜索:quanteda:计算网络图中每个节点的边数 java边介数的计算如何计算社区的内部边数？如何对网络x图中与边标签对应的值进行舍入？计算结点不同类型的边数网络x中的边标签不在边上如何通过图中的顶点相关数来缩放边相关数？Matplotlib:子图中的不同x轴标签在R中操作网络图中的边列表将边添加到matplotlib散点图中的X标记网络X移除具有一条边的节点如何为网络x中的边分配随机权重，如边的权重(a，a) =0和边的权重(a，b) = K，其中K是某个随机数计算相似数大于K的子数组如何计算视图中的列数？- Oracle SQL 在网络图中具有未用绘图绘制的边的顶点 plot.ly子图中的多个X共享轴 PyQt embedded matplotlib中不显示网络x图的边标签在子图中以图形方式更改X轴的域 B类网络每个子网的主机数计算在SQL中的有向图中计算不同的无向边

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

社交网络图中结点的“重要性”计算

题目描述在社交网络中，个人或单位（结点）之间通过某些关系（边）联系起来。他们受到这些关系的影响，这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用，可以增强也可以减弱。...给定一个无权的无向图以及其中的一组结点，计算这组结点中每个结点的紧密度中心性。...输入输入第一行给出两个正整数N和M，其中N（≤104）是图中结点个数，顺便假设结点从1到N编号；M（≤105）是边的条数。...随后的M行中，每行给出一条边的信息，即该边连接的两个结点编号，中间用空格分隔。最后一行给出需要计算紧密度中心性的这组结点的个数K（≤100）以及K个结点编号，用空格分隔。...输出按照Cc(i)=x.xx的格式输出K个给定结点的紧密度中心性，每个输出占一行，结果保留到小数点后2位。

1893 0

PTA 社交网络图中结点的“重要性”计算（30 分）

7-12 社交网络图中结点的“重要性”计算（30 分）在社交网络中，个人或单位（结点）之间通过某些关系（边）联系起来。...他们受到这些关系的影响，这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用，可以增强也可以减弱。而结点根据其所处的位置不同，其在网络中体现的重要性也不尽相同。...对于非连通图，所有结点的紧密度中心性都是0。给定一个无权的无向图以及其中的一组结点，计算这组结点中每个结点的紧密度中心性。...输入格式: 输入第一行给出两个正整数N和M，其中N（≤104）是图中结点个数，顺便假设结点从1到N编号；M（≤105）是边的条数。...随后的M行中，每行给出一条边的信息，即该边连接的两个结点编号，中间用空格分隔。最后一行给出需要计算紧密度中心性的这组结点的个数K（≤100）以及K个结点编号，用空格分隔。

1.1K10 0

半个【弗洛伊德算法】2-3 社交网络图中结点的“重要性”计算 (25分)

2-3 社交网络图中结点的“重要性”计算 (25分) 在社交网络中，个人或单位（结点）之间通过某些关系（边）联系起来。...对于非连通图，所有结点的紧密度中心性都是0。给定一个无权的无向图以及其中的一组结点，计算这组结点中每个结点的紧密度中心性。...输入格式: 输入第一行给出两个正整数N和M，其中N（≤104）是图中结点个数，顺便假设结点从1到N编号；M（≤105）是边的条数。...随后的M行中，每行给出一条边的信息，即该边连接的两个结点编号，中间用空格分隔。最后一行给出需要计算紧密度中心性的这组结点的个数K（≤100）以及K个结点编号，用空格分隔。...输出格式: 按照Cc(i)=x.xx的格式输出K个给定结点的紧密度中心性，每个输出占一行，结果保留到小数点后2位。

5482 0

基于networkx分析Louvain算法的社团网络划分

3图的度度是相对于图中点的概念，图中任意一点v的度是指：与v相连的边的条数。在有向图中与顶点v出关联的边的数目称为出度，与顶点v入关联的边的数目称为入度。...10图的介数中心性(Betweenness Centrality) 对于n各节点的图G=(V, E)，节点v的介数CB(v)按如下方式计算：对于每对节点(s, t)，计算他们之间所有的最短路径；对于每对节点...，所以在读取数据的时候，添加边的时候都是双向的，这样保证求出来的最大连通子图和无向图是一样的。’’’ ...())) # 107最大连通子图就是本身 # 3 将图转换为无向图 G = nx.to_undirected(max_component) # 4 计算图中节点的度,按大小排序...模块度：模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差，它的取值范围是 [−1/2,1)其公式如下：其中，Aij节点i和节点j之间边的权重，网络不是带权图时

3.5K3 0

图数据表征学习，绝不止图神经网络一种方法

度、游走、环、路径、距离、高度、深度：顶点 u 的「度」被表示为 deg(u)，它代表与 u 相连的边数。「游走」是一个由邻接顶点及其相应的边交替组成的序列，游走的长度由包含的边数确定。...顶点的「深度」是从该节点到树的根节点的路径上的边数。子图：若 G_1 是图 G 的子图，则它的点集和边集都是 G 的点集和边集的子集。「团」图的一个完全子图。...在社交网络中，聚类算法被用于社区发现任务。其它用例：诸如网页或社交网络图等典型的大规模图包含超过十亿条边并且会迅速增长。从可计算性的角度来说，从大型图中学习知识是一项非常巨大的挑战。...子结构以来指的是，由于一个子图可以在另一个子图中找到，或者可以通过修改其他子图的顶点和边来得到，所以子图不是独立的。因此，通过这些子图表征的特征自然而然地趋向于相似。...其中，x 是每个顶点的信号，计算该信号的计算开销是相当大的（尤其是在大型图中）。 ? 可以通过切比雪夫多项式近似得到： ?

3.5K5 0

京东图计算团队：图深度学习从理论到实践

▲ 二部图下的正常连接模式 (左) 和Lockstep欺诈模式 (右) 这里定义三种可疑度，边的可疑度定义为目标入度的衰减函数，x 表示边的数目，c 为常数，原文中取 c=5，即当目标节点的入度越大，...与之相关联的边权重值越小；节点可疑度定义为该节点关联的所有边的可疑度之和；子图平均可疑度定义为该子图边的可疑度之和除以子图所包含的节点总数。...下图展示了客户与热门店铺和刷单店铺的交易网络中，初始各边及结点的可疑度计算，计算过程为： 1）确定目标与相连的边数 ; 2）计算边的可疑度，结点B1有3条边连接，则其边可疑度为1/log(3+...因为网络规模通常较大，所有结点构建了用于快速搜索的二叉树，以二部图中的结点作为叶结点，并让父结点记录其子结点中的最小值，用以快速定位到该最小值所对应的叶结点，然后将其从二部图中删除，并更新网络可疑度、更新优先树...该方法可以看作是一种针对k维超图的稠密子图挖掘算法，相较于仅适用挖掘二部图中的稠密子图的 Fraudar 算法，D-Cube 算法能够从 k-均匀超图中挖掘稠密的高阶子图，可以支持从更高的数据维度来进行问题建模

1K2 0

5大必知的图算法，附Python代码实现

如下面的示意图所示，图中包含了各个城市和它们之间的距离信息。示意图首先创建边的列表，列表中每个元素包含两个城市的名称，以及它们之间的距离。...应用 Dijkstra 算法的变体在 Google 地图中广泛使用，用于计算最短的路线。...(g)) 使用最小生成树算法铺设电线应用最小生成树在网络设计中有着最直接的应用，包括计算机网络，电信网络，运输网络，供水网络和电网。...代码使用下面的代码可以计算子图的介数中心性： pos = nx.spring_layout(subgraph_3437) betweennessCentrality = nx.betweenness_centrality...具有较高介数中心性的节点被认为是信息的传递者，移除任意高介数中心性的节点将会撕裂网络，将完整的图打碎成几个互不连通的子图。应用中心性度量的指标可以作为机器学习模型的特征。

3.4K1 1

【TensorFlow实战——笔记】第1章：TensorFlow基础

图中每一个运算操作(operation)是一个节点(node)，节点之间的连接线称为边(edge)。计算图中的节点可以有任意多个输入和任意多个输出，每个节点都只有一个运算操作。...在计算图中流动(flow)的数据被称为张量(tensor)，故得名TensorFlow。...当一个节点的所有前置节点执行完时(依赖数为0)，这个节点就会被加入ready queue以等待执行；同时，它后置的所有节点依赖数减1，这就是标准的计算拓扑方式。...策略确定后，计算图会被划分成许多子图，使用同一设备且相邻的节点会被划分到同一个子图。...矩阵乘法计算库：BLAS、cuBLAS(CUDA BLAS) 深度学习计算库：cuda-convnet、cuDNN 加速神经网络训练的并行计算模式数据并行：通过将一个mini-batch数据放在不同的设备上计算

6711 0

程序猿必须知道10算法及其大有用的解说基地「建议收藏」

2又一次排序数列，全部元素比基准值小的摆放在基准前面。全部元素比基准值大的摆在基准的后面（同样的数能够到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。...该算法的输入包括了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中全部顶点的集合。每个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。 (u,v)表示从顶点u到v有路径相连。...任两点间路径的权重。就是该路径上全部边的权重总和。已知有V中有顶点s及t。Dijkstra算法能够找到s到t的最低权重路径(比如，最短路径)。这个算法也能够在一个图中。...子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时。每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被反复计算多次。...动态规划算法正是利用了这样的子问题的重叠性质，对每个子问题仅仅计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次须要计算已经计算过的子问题时，仅仅是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。

3591 0

「微软」局部图协同过滤缓解数据稀疏问题

导读本文是针对图神经网络在推荐系统中的应用提出的相关方法LGCF，对于用户-商品交互数据稀疏的情况下，无法得到较好的embedding来计算偏好。...作者设计一种局部图构建方法将具有丰富 CF 信息的边保留到本地化图中。之后，LGCF根据相对于目标节点的拓扑位置标记局部图中的节点。...简而言之：局部化图构建模块，用于提取覆盖与给定用户-商品对相关的大多数边的局部化图；局部化图表征学习模块，从局部化图中学习推荐相关的表征；评分函数模块，根据学习到的图表征计算偏好分数。...图提取：从提取的节点集合 V_{ui} 中，可以基于原图G构造子图。节点采用V_ui中的，节点之间的边根据原图G中的关系得到，构造的子图表示为 SG_{ui} 。...3.2.1 节点标记方法所采用的标记方式需要达到以下三点：能够将目标用户和商品节点在子图中与其他节点，使得模型能够感知到子图中的目标用户-商品对；除了目标节点对之外的其他节点，每个节点的作用也是不同的

6644 0

离散数学图论

在无序图中有一个关于度的和的定理，即任何无序图的所有顶点的度之和=2m，其中m为边数，这称为handshaking theorem（定理名称不用记，但十分形象）。...导出子图的性质是，如果一条原来的边在导出子图中，那么这条边对应的顶点也一定在导出子图中；且反过来也成立，即两相邻点在导出子图中，那么这个对应的edge也在导出子图里。...在连通无向图中，每两个点都有simple path。在一个不完全连通的无向图中，connected component指极大的连通子图，这可以有多个。...平面图里的region的degree被定义成region的边界的边数。这个概念课本仅作为引入。同时，平面图的所有region的度之和也等于2*边数。...关于图的着色多项式还有一个定理：在图中任选一边e，原图的着色多项式 = 将这条边去掉的子图的着色多项式 - 将这条边两个端点合并成一个端点的子图的着色多项式。 ---- 下面介绍最大流算法。

2.3K3 0

数据结构——图

>极大连通子图意思是：该子图是 G 连通子图，将G 的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再连通。...- 有向图 - 强连通图：任意两个顶点之间都存在一条有向路径 - 强连通分量：极大强连通子图 [在这里插入图片描述] 极小连通子图：该子图是G 的连通子图，在该子图中删除任何一条边，子图不再连通...// 对无权图，用1或0表示相邻否； // 对带权图（网络），则为权值类型。...[j][i].adj = w; delete v1; delete v2; } } int LocateVex_MG(MGraph G, VertexType x){ // 查找顶点x在图中的位置...[在这里插入图片描述]邻接表不唯一，因各个边结点的链入顺序是任意的空间效率为O(n+2e)，若是稀疏图(e<<n^2), 比邻接矩阵表示法O(n^2)省空间所有链表中边结点数目的一半为图中边数TD(

7969 5

【算法】关于图论中的最小生成树(Minimum Spanning Tree)详解

通常情况下，我们把图看成是一种由“顶点”和“边”组成的抽象网络。在各个“顶点“间可以由”边“连接起来，使两个顶点间相互关联起来。...所以，我们更倾向于设计一种方法，然后利用计算机强大的运算能力帮我们处理这些数据得出最优的方案。那么，针对上述问题，我们一起来看看如何应用图的相关知识来实现吧。...从上面可以看出生成树是将原图的全部顶点以最少的边连通的子图，对于有n个顶点的连通图，生成树有n-1条边，若边数小于此数就不可能将各顶点连通，如果边的数量多于n-1条边，必定会产生回路。...如果图中任意两个顶点之间都连通，则称该图为连通图，否则，将其中较大的连通子图称为连通分量。...在有向图中，如果对于每一对顶点vi和vj，从vi到vj和从vj到vi都有路径，则称该图为强连通图；否则，将其中的极大连通子图称为强连通分量。

6.9K0 1

目标检测算法YOLOF：You Only Look One-level Feature

上图中的4个模型均使用ResNet-50作为Backbone，FLOPs是在COCO验证集上前100张图片中将图片短边尺寸resize成800个像素计算得到，FPS是在2080Ti GPU上测量，设置batch...对于Backbone的输出，作者实现了2个版本，其一为相对于输入图像采样率为32、通道数2048的feature map，即网络结构图中的C5；其二为相对于输入图像采样率为16、通道数为2048的feature...Dilated Encoder将Backbone输出的特征作为输入，首先使用1x1卷积和3x3卷积减少特征通道数至512，然后使用4个连续的残差模块提取特征。...在每个残差模块中，首先使用1x1卷积将特征通道数减少至原来1/4，然后使用3x3的空洞卷积增大感受野，最后使用1x1卷积将特征通道数扩充4倍。...作者将YOLOF与RetinaNet进行对比，训练完成后，在COCO验证集下测试，结果如下图所示，图中schedule为“1x”的模型在训练时将输入图片的最短边设置为800个像素，且最长边不超过1333

1.5K2 1

二分图匹配详解

给定一个二分图G(无向图)，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配. ...选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题（maximal matchingproblem) 如果一个匹配中，图中的每个顶点都和图中某条边相关联，则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹配。...二分图的最小覆盖数：在二分图中选取最少数目的点集，使得二分图任意一边都至少有一个端点在该点集中。这个点集的大小是二分图的最小覆盖数，且二分图的最小覆盖数==二分图的最大匹配数。...首先要把DAG中的每个点在二分图的左右点集都保存一遍，然后对于DAG中的边i->j，那么就在二分图中添加边左i->右j。之后求该二分图的最大匹配边数即可。...如果某个幻灯片i包含了数字j,那么从左边i到右边j就存在一条边. 首先我们求出这个图的最大匹配数x, 根据题意这x值一定是等于n(幻灯片数的).

9013 0

赠书丨京东图计算团队：基于京东Galileo 图深度学习平台，电商广告作弊与反作弊

二部图下的正常连接模式（左）和Lockstep欺诈模式(右) 这里定义三种可疑度，边的可疑度定义为目标入度的衰减函数，x表示边的数目，c为常数，原文中取c=5，即当目标节点的入度越大，与之相关联的边权重值越小...；节点可疑度定义为该节点关联的所有边的可疑度之和；子图平均可疑度定义为该子图边的可疑度之和除以子图所包含的节点总数。...Fraudar对边可疑度的含义是，与目标类结点连接的边越多，其可疑程度越小，即根据连接数降权，即交易量越大的店铺，其交易可疑程度越小，因为大概率是真热门店铺。...下图展示了客户与热门店铺和刷单店铺的交易网络中，初始各边及结点的可疑度计算，计算过程为： 1）确定目标与相连的边数 ; 2）计算边的可疑度，结点B1有3条边连接，则其边可疑度为1/log(3+...该方法可以看作是一种针对k维超图的稠密子图挖掘算法，相较于仅适用挖掘二部图中的稠密子图的 Fraudar 算法，D-Cube 算法能够从 k-均匀超图中挖掘稠密的高阶子图，可以支持从更高的数据维度来进行问题建模

7633 0

复杂网络（1）--图论的基本理论

（V,E）的点集V可以分成两个非空子集X,Y，即X并Y等于V，X交Y等于空集，如果E中的每条边的两个端点必有一个属于X，另一端点属于Y，则成G为二部图，有时记为：G = （X,Y,E）。...1.2 节点的度（degree）（1）节点的度的定义：与节点（node）V相连的边（edge）数之和称为节点的度，记为deg（v），简记为：d（v）（2）悬挂点：度为1的节点称为悬挂点...悬挂边：连接悬挂点的边称为悬挂边（3）任何图中，节点的度之和等于边数的2倍，次数为奇数的节点必为偶数个。...（4）出度：在有向图中，以节点vi为起始点的边数称为出度入度：在有向图中，以节点vi为终止点的边数称为入度 1.3 子图（subgraph）（1）图G=(E,V)，若E’是E的子集，V’是...V的子集，且E’中的边仅与V’中的节点相关联，则称G’=(V’,E’)是G的一个子图。

1.8K10 0

textgcn

还存在有关将文本转换为图形以及对图形和子图形进行特征工程的现有研究。与这些方法不同，本片文章的方法可以自动将文本表示形式学习为节点嵌入。...在这项工作中，作者提出一种新型的神经网络来进行文本分类，作者从整个语料库构造一个大图，这个图使用文档和词来作为图节点，图中词语之间的边代表两个词的共现信息，词与文档之间的边代表词频和和句频，最后通过将文本分类问题转化为图中的节点分类问题...，即对于任意v都有(v,v)∈E，设X∈R^{n*m} 为包含 n 个节点的特征向量的矩阵,其中m为特征向量的维数，每行x_v∈R^m为节点v的特征向量。...PMI 计算如下： image.png 其中N是预料库中华东窗口的总数，N^{i,j}是同时包含i和j的滑动窗口数。...N(i)是包含i的滑动窗口数，所以，节点i和节点j之间的边的权重定义为： image.png 正的PMI值意味着语料库中词汇的语义相关性很高，而负的PMI值则意味着语料库中词汇的语义相关性很小或没有。

2.1K6 0

为实习准备的数据结构（11）-- 图论算法集锦

在无向图G中，如果从顶点v到顶点v’有路径，则称v和v’是连通的。如果对于图中任意两个顶点vi、vj ∈E， vi，和vj都是连通的，则称G是连通图。无向图中的极大连通子图称为连通分量。...所谓的一个连通图的生成树是一个极小的连通子图，它含有图中全部的n 个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。...设一个有n个顶点的连通网络为 G（V,E），最初先构造一个只有 n 个顶点，没有边的非连通图 T，图中每个顶点自成一个连通分量 b....*/ int numNodes, numEdges; /* 图中当前的顶点数和边数 */ }MGraph; 有了这个结构定义，我们构造一个图，其实就是给顶点表和边表输入数据的过程。...这个算法描述如下： 1、初始化一个int[] inDegree保存每一个结点的入度。 2、对于图中的每一个结点的子结点，将其子结点的入度加1。 3、选取入度为0的结点开始遍历，并将该节点加入输出。

5412 0

数据结构之图论（续）

任一无向图都可视作由若干个极大的双连通子图组合而成，这样的每一子图都称作原图的一个双连通域（bi-connected component）。例如下图中的节点3和5就是关节点。 ?...> 重复上述过程，A--G,D--G,D--E,B--C，到G的权值最小，将其加入到点集中一直重复上述步骤直到找到的边数为n-1条，i就是通过Prim算法找到的最小生成树了。...我们首先假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网，则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含 n 个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点，...之后，从网的边集 E 中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；反之，若该条边的两个顶点已落在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之...依次类推，直至森林中只有一棵树，也即子图中含有 n-1条边为止。

6461 0

点击加载更多

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