可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图...API： public class EdgeWeightedDigraph EdgeWeightedDigraph(int v) 含有V个顶点的空有向图 int V() ...(int v) 从v指出的边 Iterable edges() 该有向图中的所有边 String toString() 对象的字符串表示
在满足条件的前提下应该如何在若干相同的处理器上安排任务并在最短的时间内完成任务？ “关键路径”算法可以在线性时间内解决此问题。这个问题与无环加权有向图的最长路径问题是等价的。...关键路径算法基本步骤： 确认有向图G是无环图，并进行拓扑排序; 按拓扑次序计算earliest(i), 0<=i< V-1; 按逆拓扑排序计算latest(i), 0<=i< V-1; 计算latest
Dijkstra算法无法判断含负权边的图的最短路径，但Bellman-Ford算法可以。...下面的代码实现了放松一个从给定顶点的指出的所有的边： private void relax(EdgeWeightedDigraph G,int v) { for(DirectedEdge e:...=null;e = edgeTo[e.form()]) path.push(e); return path; } Dijkstra算法能够解决边权重非负的加权有向图的单起点最短路径问题。
Floyd算法又称为插点法，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。 Floyd算法能够处理带负权重的边的有向图但不能包含负权重环。
上一篇：Dijkstra算法 如果加权有向图不含有向环，则下面要实现的算法比Dijkstra算法更快更简单。...按照拓扑排序放松顶点，就能在和V+E成正比的时间内解决无环加权有向图的单点最短路径问题。...下一篇：Bellman-Ford算法（可以处理含有负权边的图，但不能含有负权环）
Dijkstra算法无法判断含负权边的图的最短路径，如果遇到负权，在没有负权回路（回路的权值和为负）存在时，可以采用Bellman - Ford算法正确求出最短路径。...当且仅当加权有向图中至少存在一条从s到v的有向路径且所有从s到v的有向路径上的任意顶点都不存在与任何负权重环中，s到v的最短路径才是存在的。...Bellman-Ford算法：在任意含有V个顶点的加权有向图中给定起点s，从s无法达到任何负权重环，一下算法能够解决其中的单源最短路径问题：将distTo[s]初始化为0，其他distTo[]初始化为无穷大...这个算法非常简洁通用，在进行过负权重检测（见最后）之后，下面代码就可以实现Bellman-Ford算法： for(int num = 0; num<G.V(); num++) for(v = 0...实现代码如下： public class BellmanFordSP { private double [] distTo; //从起点到某个顶点的路径长度 private DirectedEdge
本文代码使用字典和集合模拟有向图结构，也可以改用其他的数据类型来实现。...inDegree = sum(1 for v in orientedGraph.values() if node in v) return (inDegree, outDegree) #模拟有向图...set('cgh'), 'g':set('fhi'), 'h':set('fgi'), 'i':set()} #查看结果 print(getDegrees(graph, 'h')) 上面代码对应的有向图结构如下图所示
这是《python算法教程》的第4篇读书笔记。这篇笔记的主要内容为拓扑排序。...代码实例 下图是用于拓扑排序的图。 ?...DAG.JPG 以下是代码的实现过程,请注意，由于这是有向图，所以邻接字典做了特殊的约定，每一个节点所能访问到的节点（直接或间接）均显示在该节点的集合中 #朴素拓扑排序 #G为邻接字典 def naiveTopoSort...enumerate(seq): if s in G[v]: minIdx=i+1 seq.insert(minIdx,s) return seq #有向无环图的邻接字典...G[s]: cnt[u]-=1 if cnt[u]==0: Q.append(u) return seq #有向无环图的邻接字典
今天是《python算法教程》的第7篇读书笔记，笔记的主要内容是通过python的遍历方式找出有向图的强连通分量。...强连通分量定义 在有向图G中，如果两个顶点vi,vj间（vi>vj）有一条从vi到vj的有向路径，同时还有一条从vj到vi的有向路径，则称两个顶点强连通(strongly connected)。...有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(strongly connected components)。 以下的有向图就包含了三个强连通量A、B和C。 ?...有向图.JPG 代码示例 以下将通过代码展示求解上述有向图的三个强连通分量。...#获取翻转所有边的图 def tr(G): #初始化翻转边的图GT GT=dict() for u in G.keys(): GT[u]=GT.get(u,set
怎样用Python绘制？本文带你逐一了解。 ?...01 概述 柱状图（Histogram）是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或两个以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量...图2-39显示历年短跑冠军的时间跨度，由此可以看出人类体能极限越来越高了。 ? ▲图2-39 瀑布图 接下来，我们看看如何用Bokeh依次实现这些柱状图。 02 实例 柱状图代码示例如下所示。...▲图2-57 代码示例2-44运行结果 关于作者： 屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。...知乎多个专栏（Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘）作者，专栏累计关注用户十余万人。 本文摘编自《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》，经出版方授权发布。
投影p和a 在同一方向上（也可以反方向），因此我们可以用一个系数乘上a来表示p,比如（图三）中的 ? ，有了投影向量p，那么我们就可以表示向量e,因为根据向量法则， ? ，有因为a和e垂直，因此 ?...（图四） （图四）中的A表示样本矩阵X，假设它有两个列a1和a2,我们要找一些线性组合系数来找一个和（图三）一样的接受b 投影的向量，而这个向量通过矩阵列和系数的线性组合表示。...有了约束后，求解起来就不像上面那样直接计算个矩阵运算就行了，回顾第五节说中支持向量机原理，需要使用二次规划求解，不过仍然有一些像SMO算法一样的简化求解算法，比如前向逐步回归方法： 前向逐步回归的伪代码如...（图七） 下面直接给出上面四种回归的代码： [python] view plaincopy from numpy import * def loadDataSet(fileName):...说到误差，其实前面的chooseBestSplit函数里有一句代码： [python] view plaincopy #if the decrease (S-bestS) is less than a
节点表示系统的各个组件，而边代表它们之间的互动或关系。网络提供了一个强大的框架，用于研究复杂系统并分析其行为。网络理论，也被称为图论，使我们能够分析和理解网络的结构和特性。...下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Python的网络分析库NetworkX建立一个简单的社交网络，并计算其中的一些常用指标。...pythonCopy codeimport networkx as nx# 创建一个空的无向图G = nx.Graph()# 添加节点G.add_node(1)G.add_node(2)G.add_node...nx.clustering(G)) # 计算节点的聚类系数# 可以将网络可视化import matplotlib.pyplot as pltnx.draw(G, with_labels=True)plt.show()这段代码创建了一个包含...NetworkX支持创建多种类型的网络，包括有向图、无向图、加权图等。用户可以根据自己的需求选择合适的网络类型。它提供了简单而直观的API，使得创建网络和添加节点、边等操作变得容易。
此外，作者还将增量方法推广到无向加权图，并对有向加权图的一维结构熵的计算进行了详细的讨论。 2. 方法 图 1 Incre-2dSE框架图。...作者给出了传统离线算法的伪代码，如下图所示： 图 2 传统离线算法的伪代码。 2.4 复杂图的扩展 作者在文章中讨论了将此方法扩展到无向加权图或有向图的可行性。...首先，作者论证了无向加权图的方法可以由无向无权图的方法自然推广。其次，分析了有向图结构熵增量计算范式与无向图结构熵增量计算范式的根本区别，提出了有向加权图一维结构熵增量计算的新方法。...有向图：由于有向图的结构熵测量与无向图的结构熵测量有本质的不同，本文提出的主要方法难以转移到有向图场景中。关键的区别在于有向图需要转换成一个转移矩阵，而平稳分布需要计算。...由于二维结构熵的增量计算非常复杂，在这一部分中，作者简要地提出了一种测量有向权图一维结构熵的增量方案。具体来说，首先定义了有向加权图及其非负矩阵表示。然后，引入了有向加权图的结构熵公式。
入度(Indegree)：按传入方向连接到顶点的有向边的总数。 出度(Outdegree)：按传出方向连接到顶点的有向边的总数。 3.图的等式表示 图结构可以用等式表示：G=(V, E)。...二，常见的图结构分类 a.无向图 任意两个顶点之间的边不带方向。 b.有向图 任意两个顶点之间的边区分方向。...c.连通图 图数据结构的一个顶点与任何其他顶点之间存在可以到达的路径 d.子图 顶点和边的组合是另一个图的子集 e.加权图 每条边都有一个权重，表示遍历该边的成本 三，图的常见表示方式 基于二维数组的表示方式...a.无向图的邻接表 b.有向图的邻接表 c.加权有向图的邻接表 3.邻接表和邻接矩阵的对比 邻接矩阵的表示方式，简单直观且容易理解。...场景： 6个顶点，9条边组成的加权有向图 Python实现： Python版的邻接矩阵，最简单的实现方式是为每个顶点都维护一个字典，字典的键是顶点，值是权重。
作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。...目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点...查看整理的代码和数字识别实例 https://github.com/edvardHua/Articles 使用 Python 实现的神经网络的代码行数并不多，仅包含一个 Network 类，...，也即 BP 算法的实现，包含了前向传输和逆向反馈，前向传输在 Network 里有单独一个方法（上面提到的 feedforward 方法），那个方法是用于验证训练好的神经网络的精确度的，在下面有提到该方法...如何选择隐藏层数和神经元个数没有一个科学的指导流程，有时候感觉就是靠猜 应用领域： 常见的有图像分类，自动驾驶，自然语言处理等。
有向图的平均度：所有点的度数总和/节点数*2；无向图：所有点的度数总和/节点数。节点的度越高，连接它的点就越多，说明该点越关键。...有向图的平均加权度：加权度总和/2*节点数；无向图的平均加权度：加权度总和/节点数。 网络直径（graph distance）——网络中任意两结点间距离的最大值。...图密度（graph density）——有向图：边数/(节点数节点数-节点数)；无向图：边数2/(节点数节点数-节点数)。...其中（节点数节点数-节点数）即为n*(n-1)，也就是n个节点可能产生的最大边数（有向图，若是无向图则要除以2）。图密度就是用实际边数除以可能产生的最大边数，结果越大表示图中节点连接越紧密。...二、Python中networkx模块的使用 1.建立图 import networkx as nx G=nx.Graph()#创建空的简单图 G=nx.DiGraph()#创建空的简单有向图 G=nx.MultiGraph
顶点和连接顶点的边构成的图形就是图 image.png 图的各种应用： 各种社交网络关系 交通网络图，比如地铁运营图 计算机网络图 image.png image.png 加权图 如果我们给不同的边加上一个值...，这个值称为边的“权重”或者“权”，这样的图就称为“加权图”。...image.png 有向图 当我们给各个顶点之间加上箭头，表示方向，这样的图就称为“有向图”。...image.png 有向图也可以有权重； image.png 广度优先搜索 1、从顶点开始 image.png 2、选择最早成为候补的那个顶点，如果有多个，随机选择一个 image.png...一般都是两种学习方式 （1）、先把一门语言学完 比如学习Python，Python到爬虫到课时1、课时2、课时N，再学习Django，再学习机器学习；学完Python，再学Node.js，从基础知识到Express
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。...下面的 Gif 动图可以更加清楚每个神经元输入输出值的计算方式（注意，这里的动图并没有加上偏置，但使用中都会加上） 动图显示计算神经元输出值 使用激活函数的原因是因为线性模型...使用 Python 实现的神经网络的代码行数并不多，仅包含一个 Network 类，首先来看看该类的构造方法。...，也即 BP 算法的实现，包含了前向传输和逆向反馈，前向传输在 Network 里有单独一个方法（上面提到的 feedforward 方法），那个方法是用于验证训练好的神经网络的精确度的，在下面有提到该方法...如何选择隐藏层数和神经元个数没有一个科学的指导流程，有时候感觉就是靠猜。 应用领域： 常见的有图像分类，自动驾驶，自然语言处理等。
当然，这里值得一提的是，树也可以被当做简单的图，而链表也可以被当做简单的树。 03 无向图和有向图 有方向的图就是有向图，无方向的图就是无向图。 边没有方向的图称为无向图。...这三个： 第一个就是无向循环图 第二个就是有向非循环图 第三个就是有向循环图 那第二个，更多的是被称为，有向无环图 DAG（Directed Acyclic Graph。那下面这个也是 ： ?...把这样的图G称为“加权图”。 这个没啥好说的了，就是边有长度的图（这个长度可以是各种含义）。大部分我们接触到的图，都是加权图。 但是这里如果细分的话，又分出来了。顶点加权图和边加权图。...所以，如果我们的图里包含岛，那就是非连通图。 08 稠密图和稀疏图 终于出现一个有学问的。你看 连通图-非连通图，加权图-非加权图，循环图-非循环图。。。。。人家稠密，终于知道对应一个稀疏了。...如何定义稠密和稀疏？梵蒂冈也有人觉得他们的圣彼得大教堂拥挤，所以稠密稀疏本身就是一个主观定义。我们可以简单的认为，稀疏图的边数远远少于完全图，反之，稠密图的边数接近于或等于完全图。
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