识别图上节点之间的路径，同时找到潜在的循环 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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2022-03-20：给定一棵多叉树的头节点head，每个节点的颜色只会是0、1、2、3中的一种，任何两个节点之间的都有路径，如果节点a和节点b的路径上，

2022-03-20：给定一棵多叉树的头节点head，每个节点的颜色只会是0、1、2、3中的一种，任何两个节点之间的都有路径，如果节点a和节点b的路径上，包含全部的颜色，这条路径算达标路径， (a...求多叉树上达标的路径一共有多少？点的数量 <= 10^5。答案2022-03-20：方法一：自然智慧，所有节点两两对比。方法二：递归，前缀和+后缀和+位运算。目前是最难的。...Node{} ans.color = c ans.nexts = make([]*Node, 0) return ans } type Info struct { // 我这棵子树，总共合法的路径有多少...// 一定要从头节点出发的情况下！ // 一定要从头节点出发的情况下！ // 一定要从头节点出发的情况下！...// 走出来每种状态路径的条数 colors []int } func NewInfo() *Info { ans := &Info{} ans.all = 0 ans.colors = make

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爱情就像 RSTP 协议，哪怕有再多的干扰和潜在分歧，我们也能找到最优路径，让爱稳稳流动，不会陷入迷茫的循环——基于华为ENSP的RSTP、MSTP全面深入剖析

最后，讲解了MSTP（802.1s）的特点及配置，支持多个生成树实例的场景，适用于复杂的网络架构。...当交换机收到网络中其他设备发送的BPDU后，会比较BPDU重的根桥ID和自己的BID 交换机之间不断交互BPDU报文，同时对比BID信息，最终选举出一台BID最小的交换机作为根网桥，其他交换机为非根网桥...根网桥的角色是可抢占的。当拥有更优BID的交换机加入网络时，网络会重新进行STP计算，选举出新的根网桥。...注意：根网桥的选举，因为STP协议的一切工作都是基于根网桥的位置而定的，如果根网桥位置选举不恰当，那么流量走向异常。...对于指定端口而言，交换机保存的是根据根节点发送的BPDU而计算出的本地的BPDU报文。次优BPDU===接收收到的不如接口保存的BPDU报文。

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LLM很酷，KG也很酷

同时，知识图谱也可以通过图表示学习、图算法获得图上实体、关系的向量化表示，进而基于向量实现推理计算。...同时，在推理过程中，可以通过设置游走路径去获得确定实体类型的节点，从而进一步减少了输出的不确定性。图1....RDF图上只存在节点和边，节点对应于图上的头尾顶点，边对应头尾顶点之间的链接，同时，由节点和边构成的“主语-谓语-宾语”结构也被称为三元组。图3....针对漏洞实体，仍利用距离计算方法可以发现潜在的攻击路径和可能被攻击的目标....图上关系推理方法在网络安全领域，图的推理可以理解为：针对包含主机、路由器、交换机、防火墙等实体，端口连接状态、协议类型等关系，利用推理计算可以找到设备潜在的安全风险。

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爱情就像 STP 生成树协议，哪怕有再多的干扰和潜在分歧，我们也能找到最优路径，让爱稳稳流动，不会陷入迷茫的循环——基于华为ENSP的STP生成树协议深入浅出（1）

文章详细阐述了STP中的关键概念，如桥ID、根网桥、开销、根路径开销等，并解释了BPDU（桥协议数据单元）的作用及其报文格式，包含协议版本、BPDU类型、拓扑变更标记等字段。...1.STP----生成树协议目的：解决二层环路问题广播风暴 -广播帧在二层环路中形成逆时针和顺时针转动环路，并且无限循环，最终造成设备宕机，网络瘫痪。...MAC地址表的翻摆（漂移）同一个数据帧，顺时针接收后记录MAC地址信息，之后，逆时针再记录一遍，如此循环，导致MAC地址表内容一直在变化多重复数据帧补充之：802.1D生成树 802.1D-...桥ID===16bit的桥优先级+48bit的桥MAC地址默认值=32768，修改时必须为4096的倍数根网桥--根桥根网桥指的就是STP树的树根节点在交换网络中，STP协议开始工作后...所有的数据流量再流通的过程中，都会经过根网桥设备。开销（Cost）和根路径开销（RPC）每一个激活了STP的接口都维护着一个Cost值，接口的Cost主要用于计算RPC。

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关于图算法 & 图分析的基础知识概览

非循环图和循环图图论中，循环指一些特殊的路径，它们的起点和终点是同一个节点。在非循环图（Acyclic Graph）中，不存在循环路径，相反则为循环图（Cyclic Graphs）。...例如，最短路径问题和 Closeness Centrality （在后文会有介绍）都使用了 BFS 算法；而 DFS 可以用于模拟场景中的可能路径，因为按照 DFS 访问节点的顺序，我们总能在两个节点之间找到相应的路径...Yen’s K-Shortest Paths 不但给出最短路径结果，同时给出了最好的 K 条路径。...中心性算法能够帮助我们识别最重要的节点，帮助我们了解组动态，例如可信度、可访问性、事物传播的速度以及组与组之间的连接。...识别这些社群可以揭示节点的分群，找到孤立的社群，发现整体网络结构关系。

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测试人员都是画画大神，让我看看谁还不会用代码图？

在代码审查期间，测试人员和开发人员参考代码图可以更好识别预期逻辑和实际实现之间的潜在差异。最终，健身追踪应用中的睡眠追踪算法成功通过测试，代码图功不可没。...、条件节点、返回条件节点的边以及指向循环主体（语句序列）的边的循环模式（2）更轻松地实现测试用例可视化：通过识别代码图中这些熟悉的模式，测试人员可以快速了解程序的流程和相应的测试用例。...明智的测试规划：循环数可作为测试人员的指南，表明全面测试所需的工作量。与循环数较低的程序相比，循环数较高的程序需要更多测试用例来覆盖所有潜在执行路径。...2 区分路径可行性识别有意义路径的挑战：代码图中的所有路径并非都代表有效或有意义的执行序列。...这些技术可以帮助识别不可执行元素及其潜在影响，同时还有助于理解程序的逻辑，从而更好地评估路径的可行性。关注关键路径：测试人员可以优先测试代码图中的高风险或关键路径。

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图数据表征学习，绝不止图神经网络一种方法

两个顶点时间的「距离」记作「dist(u,v)」，它被定义为两点之间最短路径的长度。顶点的「高度」代表节点与各个叶子节点之间自顶向下的路径中最长的一条路径上的边数。...Kondor 和 Lafferty 提出了学习图上的核（单个图上的顶点之间形成的图）的想法。Gartner 提出了学习图之间核的想法。...在本文中，我们主要回顾三类使用了结构袋方法的核：游走和路径上的核、子树上的核，以及子图上的核。...1）定义在游走和路径上的核随机游走核由 Gartner 提出，其基础是对基于由数据集 D 中的图之间的节点序列形成的游走的子结构进行计数。...大多数作者采用的一般工作流程设置是找到在图上定义的相似度函数，然后是学习嵌入的成对编码器-解码器，L 是决定性能的损失函数。

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无论我和你之间有多少跳跃，BGP会让我始终找到通向你的一条稳定路径。基于华为ENSP的BGP的路由策略深入浅出

报文,将对等体状态置为已建立,同时后续定期发送keepalive报文用于保持连接 Route-refresh 用于在改变路由策略后请求对等体重新发送路由信息。...对等体之间的连接关系。...路由刷新功能 Update包作用：用于在对等体之间传递路由信息，可以用于发布和撤销路由。...路径属性字段长度路径属性列表 NLRI---->网络层可达信息内容与撤销路由列表相同 Notification 当BGP检测到错误状态时（对等体关系建立时、建立之后都可能发生)...TCP协议进行确认的目的是为了保障数据传输的可靠性，而keepalive报文确认的目的是为了告知对端本地认可你的参数内容。

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KDD24 | MMBee：多模态融合和行为兴趣扩展在快手直播礼物推荐中的应用

如，以视觉模态作为目标模态，计算视觉模态与另外两种模态之间的相关分数，视觉模态的融合特征为下式，即用和当前识别表征不相关的部分对其进行补充，因为相关的部分相当于是冗余信息了。...A2U图是通过用户和作者之间的打赏关系建立起来的，但也有一些新的或冷启动的作者，他们基本就没有被打赏过。但是可以通过A2A图给这些打赏稀疏的用户找到相似的用户，缓解冷启动问题。...首先了解一些元路径的定义，定义1：元路径为一个关系序列，用于捕捉对象之间的特定结构关系。...为了将相似的节点聚类在一起，同时推开不相似的节点，循环遍历图G1中的所有节点，通过元路径引导的邻居得到正样本节点，负样本节点是随机采样的。...列举了所有可能的元路径，最后选出最重要的五个集合，，表示的是与当前用户相似的用户，他们都喜欢相同的作者（主播）剩下的有，这里不一一介绍了，毕竟不同业务场景找到的路径可能不同，感兴趣的可以看原文。

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因果图模型：理解因果关系的强大工具

节点和边的定义在因果图模型中，我们使用图论中的节点和边来表示变量及其关系：节点（Nodes）：节点代表变量，每个节点可以是观测到的变量（如体重、收入）或潜在的变量（如基因倾向、社会经济地位）。...数据分析：使用统计方法分析已有数据，识别变量之间的相关性和潜在因果关系。常用的数据分析方法包括回归分析、路径分析和结构方程模型等。专家意见：通过访谈或问卷调查，收集领域专家对变量及其因果关系的意见。...路径分析（Path Analysis）路径分析是一种基于因果图模型的统计方法，用于估计和检验变量之间的直接和间接因果关系。具体步骤如下：绘制路径图：根据因果图模型绘制路径图，表示变量之间的因果关系。...具体步骤如下：识别前门路径：在因果图中识别从原因到结果的所有前门路径（路径中包含中介变量）。选择中介变量：选择能够完整描述因果路径的中介变量。调整分析：通过分析中介变量的影响，准确估计因果效应。...搜索最佳图结构：通过穷举搜索、贪心搜索或其他优化算法，找到使评分函数最优的DAG。

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图神经网络基础

这种结构很容易让我们联想到用循环神经网络来模拟图中节点信息的传递。例如RNN的传播模式是节点从它的上一个邻居节点中获得信息，把自身包含的信息融合进来，再传递给下一个节点。...在每一步中，隐状态向量的更新不但考虑了上一步，或者在这里即上一个节点传递过来的信息，同时考虑了当前的节点特征。从这个角度来看，针对序列输入的RNN模型完全可以视为一种特殊的图神经网络模型。...[image-20210908184635245.png] 图神经网络的关键是步骤包含聚合和更新：根据节点的邻居来更新节点的特征向量表示，比如这张图上A是我们的目标节点，它的领域有B,C,D这三个节点，...当然，还有比如 UMUM 表示与你看过相同电影的人还在看什么电影这条路径；UMTM 表示与你看过同一类型电影的路径.....元路径有很多，不同元路径对于不同的业务语义。...仅仅用了4个字段，就完成了异常流量、攻击目的以及攻击语言的识别。在很多互联网营销场景里存在着大量薅羊毛的恶意账户。识别恶意账户就是对图中的用户节点进行分类。

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寻路优化

重温 A* 算法 A* 算法用于寻找从开始点至目标点之间的一条可达路径.A* 算法在寻路过程中会使用一种简单的方法来评估当前节点与目标点之间的距离.通过将已经经过的路径距离和预估的路径距离相加,算法会首先扩展搜索那些最有...从上图中我们可以看出,从白色的开始点出发,A* 算法搜索了开始点附近的所有节点并沿着离目标点最近的节点找到了一条可达路径.当 A* 算法找到目标点后,他就通过回溯父节点的方式来重建路径....,之后你就可以分帧来搜寻这些(部分)节点之间的路径,与上述的分帧寻路不同的是,你不用限制循环上限,而是一帧一帧的来寻找(部分)节点之间的路径....HPA 分层寻路会将原始地图预处理成一张更低层级的地图,其中原始地图会被分为多个簇(块),这些簇之间的距离和最优路径会被预先计算并缓存起来.实际寻路时,首先在更低层级的地图上(即簇之间)进行寻路,然后,...现在,我们来看个例子,我们想寻找一条从 S 到 G 的路径,我们首先在低层级地图上(各个簇之间)进行一次 A* 寻路,然后,我们可以根据预计算数据(簇之间的连通数据)快速的得到一条完整的路径.

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GNN有因果性么？看这篇综述论文

特别是，图上的分布变化可以发生在属性级别（例如，节点特征）和拓扑级别（例如，节点度数），为OOD泛化带来额外的挑战[11]。...通过考虑替代情景，因果学习可以帮助GNNs避免捕获敏感属性和节点标签之间的伪相关性，从而导致更公平的结果[16]、[24]。...尽管具有潜在的前景，但开发受因果性启发的GNNs（CIGNNs）面临三个主要挑战。首先，图结构数据的高维非欧几里得性质使得图组件（如节点、边或子图）之间的因果关系极其复杂。...尽管图上的因果表示学习可以从原始输入空间恢复潜在的因果结构，但这些方法的有效性在很大程度上依赖于对底层图生成机制的额外假设[155]、[156]。...因果发现旨在以数据驱动的方式识别变量之间的因果关系[18]、[46]。这不仅补充了因果推理中领域知识的缺乏，而且使得检验数据因果性的假设成为可能。

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GraLSP | 考虑局部结构模式的GNN

1 研究背景采用图神经网络(GNN)进行图表示学习时，虽然基于节点邻域内特征聚合的神经网络表现很好，但GNN难以识别常见的节点结构模式，而这些结构模式往往在各种网络中发挥重要作用，并且GNN在对节点邻域进行编码时...图1 GraLSP模型设计 2.1提取结构模式通过匿名游走提取结构模式，对于每个节点，采样一组长度为的随机游走序列，然后计算它们潜在的匿名游走的经验分布和整个图上的平均经验分布作为真实分布。...作者指出结构模式对图上信息的聚合有三个主要影响：（1）定义接收路径；（2）确定邻域重要性；（3）选择性收集信息。...把以上两个目标函数结合在一起，得到一个多任务目标函数，可以同时保留成对节点之间以及成对游走之间的邻近度。 3 实验实验中使用的四个数据集的统计数据如表1所示：表1 数据集统计 ?...为了验证GraLSP的有效性，作者将GraLSP与其它三类基线方法进行比较：（1）skip-gram models: 包括DeepWalk和LINE，它们优化了节点之间的邻近度。

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GPT-4推理更像人了！中国科学院提出「思维传播」，类比思考完胜CoT，即插即用

中国科学院和耶鲁的研究人员在3个任务中进行了评估： - 最短路径推理：需要在图中找到节点之间的最佳路径需要全局规划和搜索。即使在简单的图上，标准技术也会失败。...它们的计划经常会出现「漂移」或陷入循环。最短路径推理最短路径推理任务中，现有的方法推理遇到的问题无法解决。...虽然（a）中的图非常简单，但由于推理从0开始，这些方法只能让LLM找到次优解（b,c），甚至重复访问中间节点（d）。如下是结合了TP和ToT使用的例子。...同时，研究人员还进一步研究了TP层数对最短路径任务复杂性和性能的影响。在不同设置下，1层TP的token成本与ToT类似。但是，1层TP在寻找最优最短路径方面，已经取得了非常有竞争力的性能。...高效地生成有用的类比问题并不容易，而且链式更长的类比推理路径可能会变得臃肿不堪。同时，控制和协调多步推理链也依旧十分困难。

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通用智能框架part2

9、2.3.2 节点创建和循环闭合当代理无法在图形中找到与当前视图或姿势足够匹配的单个节点时,必须在图形中插入一个新节点。...或者,如果当前体验在姿势和视图上都匹配,则注册一个循环闭合,但代理保持地图不变。为了确定两个经历是否匹配,SLAM 使用匹配阈值θ.体验的姿态和视图都与存储在地图中的体验相匹配。...当视图和姿态都匹配时,发生了循环闭合,并且当前体验转移到存储的体验,此时启动图形松弛阶段。如果当前观察到的经验与路径上存储的经验相匹配,则需要重新定位,并且估计沿着图中的路径进一步移动。...最后,如果当前姿态估计与存储的经验姿态匹配,但是没有找到对应的匹配视图,则在相同位置插入新节点。这允许代理在整个地图上跟踪同一地标的不同视图。...在第一阶段,通过连接当前节点和目标节点的图生成路径。基于存储视图的视觉重建选择最终节点。也就是说,系统的用户选择他们希望系统在某个地方具有的视图。一旦找到体验轨迹,代理就可以开始在环境中行动。

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揭开因果图模型的神秘面纱：常用的因果图模型

，数据支持无需考虑中等明确反馈模型（Feedback Model）明确不符合（非DAG）控制直接路径无适用准则假设复杂，数据难支持需识别反馈路径复杂循环关系复杂多级因果模型（Complex Multilevel...Causal Model）明确不符合（非DAG）控制直接路径无适用准则假设复杂，数据难支持需识别反馈路径复杂循环关系层次模型（Hierarchical Causal Model）明确符合多层级控制前门/...难以准确识别和测量潜在变量，潜在变量的忽略会导致模型不完整。反馈回路和循环：因果图模型通常假设无环性，但某些系统中存在反馈回路和循环，这增加了模型构建的复杂性。...交叉滞后面板模型（CLPM）：通过分析不同时间点的面板数据，识别变量之间的滞后效应和因果关系。例如，分析健康行为和心理健康之间的交叉滞后效应。...应用：在社会科学和心理学中，SEM用于分析潜在变量（如态度、信念）和观测变量（如行为、成绩）之间的关系。例如，研究社会经济地位、教育水平和健康状况之间的因果路径。

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图的因果学习！

2 基础知识 2.1 图神经网络图神经网络在处理图结构数据时取得了最先进的性能，其关键思想是将节点映射到低维表示中，同时保留结构性和上下文知识。现有的GNN可以被划分为基于空间和基于谱的类别。...2.2.1 因果学习框架潜在结果框架(POF)。潜在结果框架通过定义潜在结果来描述因果关系。POF 假设个体的潜在结果取决于所接受的处理，并且不同处理下的潜在结果之间是相互独立的。...2.2.3 因果关系数量的识别在因果学习中，识别因果关系数量是关键，这有助于理解变量间的因果关系，从而更好地决策。识别方法包括潜在结果框架和结构因果模型。...后门调整通过消除后门路径来消除虚假相关性，因果发现则通过寻找变量间的因果关系来识别因果关系数量。...不公平分数定义为改变节点敏感属性时预测标签改变的节点百分比。GCF指标则测量模型预测的干预分布之间的差异，而不是节点表示之间的差异，同时考虑了节点及其邻居的敏感属性对模型公平性的影响。

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bioRxiv | 生物学见解知识图谱(BIKG）助力药物开发

当在构建知识图谱时，图构建的过程专注于统一多源数据集的结构和工作流的灵活性，同时还必须考虑它们作为训练数据的新用途，其会影响核心设计的选择。...每个表都有一组标准化的列和潜在的其他列，这些列合并到含有所有列的单个表中（这会导致产生一个稀疏表，因为不同的节点类型具有不同的上下文数据）。此步骤包括了节点重复数据的删除和边的压缩。...Testing：在图上运行语法和语义测试。...为了确保大型生物医学知识图谱的数据质量，作者进行了以下几项检查：使用Great Expectations（GE）数据测试框架验证输入输出数据、配置和其他文件；在图上运行各种数据测试（例如，验证边表中引用的所有节点...CRISPR screen识别出了数千个潜在的目标，而为了找到最有希望的基因，科学家们通常要经历漫长而费力的人工验证过程。作者通过建立在BIKG之上的推荐系统加速了这一过程。

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寻路算法：找到NPC最好的行走路径

只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻路算法需要查找所有可能的情况，然后比较出最好的路径。...一个可选的解决方案就是使用导航网格。在这种方法中，图上的节点实际上就是凸多边形。邻近节点就是简单的任意邻近的凸多边形。这意味着整个游戏世界区域可以通过很少数量的凸多边形表示，结果就是图上的节点特别少。...下图所示的是用游戏中同一个房间同时表示为路点和导航网格的结果比较。 ? 通过导航网格，在凸多边形内部的任意位置都认为是可走的。这意味着AI 有了大量的空间可以行走，因此寻路可返回更自然的路径。...假设有开始节点和结束节点，而且我们需要计算两点之间的路径。...复杂度的搜索，二叉堆能够以?(1) 时间找到最低ℎ(?) 值节点。最后，我们要有循环退出的情况。在找到有效路径之后，当前节点等于终点，这样就能够退出循环了。

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