Tinkerpop使用范围步长选择多个按其相邻顶点分组的相邻顶点 - 腾讯云开发者社区

关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。...但从另一方面来看，多个后端存储也带来了一些弊端：我们就需要在软件架构进行抽象，增加一个可以适配多个存储的数据格式（StaticBuffer），数据无论是写入还是读取，都需要先转化成中间格式，这里带来了序列化和反序列化的一些性能损耗...下面主要以 JanusGraph + Hbase 这套组合为例，介绍其存储过程（不同的存储后端存储格式不一样）。...JanusGraph 采用的分片方式（也有按照点切割的图数据库）是按Edge切割，而且是对于每一条边，都会被切断。...，返回该节点，这里可能会用到索引； out ：从上一步结果集合中，拉出一个，即 “vid” 的 id，并把该点对应的那行数据从hbase里读取出来（即该点的属性、相邻点、相邻边），返回出度节点，返回结果

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图的周游

深度优先周游 2.1基本思想（1）给定图中的某个节点v，作为周游的起始节点，先访问v并标记为已访问；（2）然后选择一个与v邻接的未被访问的节点w，从w出发，按同样的方式出发；（3）当遇到这样一个节点...，它的所有邻接节点都被访问，那么退回到已访问节点序列中最后一个拥有未被访问过的相邻节点的节点，访问它的一个未被访问的相邻节点u，再从u出发按同样方式前进。...2.3算法实现给定图G，在进行深度优先周游时，由于图中的每个顶点可能与图中其他多个顶点邻接并存在回路，为了避免重复访问已访问过的顶点，通常要对已访问的顶点作标记。...因此，遍历图的过程实质上是对每个顶点查找其邻接点的过程。其耗费的时间则取决于所采用的存储结构。当用二维数组表示邻接矩阵图的存储结构时，查找每个顶点的邻接点所需时间为O(n2) ，其中n为图中顶点数。...其基本思想是：（1）从图的某个（未访问过的）顶点v出发，先访问v并标记为已访问；（2）接着依次访问v的所有未被访问过的相邻节点w1, w2, w3…,wi；（3）然后再依次访问与w1,

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学习PCL库：PCL库中的geometry模块介绍

，它的原理是根据输入的起点和终点，计算出沿直线的总距离，并将该距离分为多个步长,在每个步长中，通过线性插值计算出当前迭代位置的坐标，并在点云中查找最近的点。...该类通过存储一个起始面片和当前面片的指针来实现遍历一个顶点相邻的所有面片。在遍历过程中，它通过查询当前面片的相邻面片和相邻顶点的方法，从而访问到顶点相邻的所有面片。...在 PCL 中，该类主要被用于遍历三角网格的拓扑结构，如寻找某个顶点的所有相邻顶点、某个面周围的所有三角形等。...在3D mesh中，每个面(facet)由多个三角形构成，每个三角形边界上都有一条半边，通过半边可以遍历到相邻的三角形，从而完成面的遍历。...class pcl::geometry::PolygonMesh 用于表示多边形网格的类，它包含了多个多边形（即面）以及它们的顶点和边。

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数据结构与算法-面试

常见的稳定排序算法有哪些插入排序、冒泡排序、归并排序插入排序每一趟将一个待排序记录按其关键字的大小插入到已排好序的一组记录的适当位置上，直到所有待排序记录全部插入为止。排序算法稳定。...简述希尔排序希尔排序：把记录按下标的一定增量分组，对每组进行直接插入排序，每次排序后减小增量，当增量减至 1 时排序完毕。排序算法不稳定。时间复杂度 O(nlogn)，空间复杂度 O(1)。...对于无向图，邻接矩阵是对称矩阵简述邻接表邻接表是通过链表表示图连接关系的一种方。对于表头结点所对应的顶点存在相邻顶点，则把相邻顶点依次存放于表头结点所指向的单向链表中。...简述图的广度优先搜索从图中的某个顶点V0出发，并在访问此顶点之后依次访问V0的所有未被访问过的邻接点，之后按这些顶点被访问的先后次序依次访问它们的邻接点，直至图中所有和V0有路径相通的顶点都被访问到。...其特点如下：每个节点有零个或多个子节点；只有一个节点没有父节点，该节点称为根节点；除根节点外，每个节点有且只有一个父节点；简述二叉查找树二叉查找树的左子树若不为空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值

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Python 图_系列之纵横对比 Bellman-Ford 和 Dijkstra 最短路径算法

DJ 算法相比较 BF 算法有 2 个不同的地方：在无向加权图中，BF 算法需要对相邻 2 个顶点进行双向权重计算。 DJ 算法搜索时，每次选择的下一个顶点是所有权重值最小的顶点。...其思想是保证每一次选择的顶点和当前顶点权重都是最短的。如下图结构中,查找 A 到任一顶点的最短路径：定位到起始点 A ， A 顶点也称为当前顶点。...设置 A 的权重为 0，A 的相邻顶点有 B 和 C，需要计算 A 到 B 以及 A 到 C 之间的权重。这里是先选择 B 还是 C 并不重要。先选择 B 顶点，计算 A -> B 的路径长度权重。...而 C 顶点还没有成为搜索顶点，其和 A 顶点之间的最短路径还是一个未知数。 **Ｂ成为当前顶点 ** 找到与 B 相邻的 C、D、E ３个顶点，然后分别计算路径长度权重。...E 为当前顶点，计算和其相邻顶点间的权重。唯一可改变的是 F 顶点的权重，F 顶点的前序顶点变为 E。再选择 C 为当前顶点 C 和相邻顶点不会再产生任何权重的变化，其前序顶点还是 B。

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无向图

微信公众号：Vegout 如有问题或建议，请公众号留言概念轰炸图是由一组顶点和一组能够将两个顶点连接的边组成的 x-y表示x到y的一条边一条连接一个顶点和其自身的边称为自环连接同一对顶点的两条边称为平行边...一幅非连通的图由若干连通的部分组成，它们都是它的极大连通子图二分图是一种能够将所有结点分为两部分的图，也就是说图中每条边连接的两个顶点属于不同的部分 ?...因为构造邻接表时，2排在了5前边），然后再去找2的相邻顶点，当它开始访问2的相邻顶点的时候，1的相邻顶点其实还没有访问完，这就体现了深度优先，访问过程是一直深入的，直到碰了南墙才会返回。...广度优先搜索刚才说到深度优先搜索可以找到两个顶点之间的一个路径，但当两个顶点之间有多个路径的时候，我们需要找出最短的那一条时，深度优先搜索就束手无策了。此刻只能我们广度优先搜索出来亮亮相了。...广度优先搜索的实现没有使用递归，而是用了一个队列来保存已经被访问过但其领接表还没有被访问的顶点。然后重复以下两步：①取队列中的下一个顶点并标记为已访问。

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POJ 1129 | 频道分配（图的着色）

然而，每个中继器所使用的频道必须很好地选择，以保证相邻的中继器不会互相干扰。要满足这个条件，相邻中继器必须使用不同的频道。...输入描述：输入文件中包含多个测试数据，每个测试数据描述了一个中继器网络。每个中继器网络的格式如下。...每行的格式为： A:BCDH 表示和中继器A相邻的中继器有B、C、D和H（按字母升序排列）。...如果一个中继器没有相邻中继器，则其格式为： A: 注意：相邻关系是对称的，A与B相邻，则B也与A相邻；另外，中继器网络是一个平面图，即中继器网络所构成的图中不存在相交的边。...本题采用前面介绍的顺序着色算法求解，例如在图20（c）中给顶点C着色时，它的邻接顶点中，顶点D和F目前没有着色，顶点B着色为第1种颜色，所以给顶点C着色为第0种颜色。

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数据结构（九）：广度优先与深度优先

实现方式选择起始顶点放入队列，并标记为已访问；当队列不为空时，从队列中取出顶点作为目标顶点，将目标顶点的所有相邻且未被访问过的顶点放入队列，并标记为已访问；重复执行步骤 2。...根据实现方式可知，广度优先遍历的形式为，选择目标顶点后，依次访问目标顶点的所有相邻顶点，再依次对每个相邻顶点，依次访问其相邻顶点，如此重复对顶点执行向外扩散的访问操作，直至图中所有顶点皆被访问，即存储顶点的队列为空...，因为要对队列中的每个顶点执行访问其相邻顶点操作，所以若队列不为空，则表示还有顶点的相邻顶点未进行访问。...实现方式选择起始顶点入栈，并标记为已访问；当栈不为空时，选择栈顶元素作为目标顶点，若目标顶点存在未访问状态的相邻顶点，则将该相邻顶点入栈，并标记为已访问；若不存在未访问状态的相邻顶点，则执行出栈操作...digraph step 1: 选择 3 作为起始顶点，此时：栈元素：3 已访问元素：3 step 2: 顶点 3 作为目标顶点，将顶点 3 相邻未访问状态的顶点入栈：栈元素：3,5

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【翻译】Gremlin-Gremlin何许人也？

/gremlin.html Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言，而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。...然后那个将自己分裂到Gremlin的所有合作者身上，而这些合作者并不是Gremlin本人。接下来，遍历者获取这些协作者的管理者，最终被分组为经理姓名计数分布。...groupCount().by("name") 声明式Gremlin遍历并不告诉遍历者执行其遍历的顺序，而是允许每个遍历器从一组（可能嵌套的）模式中选择要执行的模式。...groupCount().by("name") 用户可以选择的以任何方式编写遍历。...Gremlin旨在为用户提供表达查询的灵活性，并为系统提供者提供如何有效评估针对其启用TinkerPop的数据系统的遍历的灵活性。

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C++ 不知图系列之基于链接表的无向图最短路径搜索

链接表链接表的存储思路：使用链接表实现图的存储时，有主表和子表概念。主表：用来存储图对象中的所有顶点数据。子表：每一个顶点自身会维护一个子表，用来存储与其相邻的所有顶点数据。...head：存储与顶点相邻的顶点信息，也称为相邻顶点，相邻顶点需要包括 2 方面信息，一是顶点Vertex信息，二是权重。...); //按值查找顶点 Vertex * findVertexByValue(T value); //按编号查找顶点 Vertex * findVertexById(int...id); //显示所有顶点 void showAllVers(); }; 查找函数：查找算法有 2 种方案：按值查找。...最短路径算法从图结构可知，从一个顶点到达另一个顶点，不止一条可行路径，在众多路径我们总是试图选择一条最短路径。当然，需求不同，衡量一个路径是不是最短路径的标准也会不同。

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手绘图说DFS与BFS

它的基本思想为，访问v0，然后选择一个与v0相邻且没被访问过的顶点vi访问，再从vi出发选择一个与vi相邻且未被访问的顶点vj进行访问，依次继续。...如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，则退回到已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点w，从w出发按同样的方法向前遍历，直到图中所有顶点都被访问。...图的广度优先搜索是树的按层次遍历的推广。...它的基本思想是：首先访问初始点vi，并将其标记为已访问过，接着访问vi的所有未被访问过的邻接点vi1,vi2,…, vi t，并均标记已访问过，然后再按照vi1,vi2,…, vi t的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点...，并均标记为已访问过，依次类推，直到图中所有和初始点vi有路径相通的顶点都被访问过为止。

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Python | 手绘图说DFS与BFS

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networkx（图论）是什么

图属性图的属性主要是指相邻数据，节点和边 1、adj ajd返回的是一个AdjacencyView视图，该视图是结点的相邻的顶点和顶点的属性，用于显示用于存储与顶点相邻的顶点的数据，这是一个只读的字典结构...#1、查看结点得相邻结点： #返回顶点1的相邻顶点，g[n]表示图g中，与顶点n相邻的所有顶点 list1=[(1,2,{"name":"hh"}),(2,3,{"name":"xx"}),(1,4,{...'}} 结点： 5 相邻结点信息： {4: {'name': 'yy'}} 3、图遍历深度优先遍历的算法：首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点，沿当前顶点的边走到未访问过的相邻顶点；当当前顶点没有未访问过的相邻顶点时...广度优先遍历的算法：从顶点v出发，依次访问v的各个未访问过的相邻顶点；分别从这些相邻顶点出发依次访问它们的相邻顶点；广度优先遍历算法的思想是：以v为起点，按照路径的长度，由近至远，依次访问和v有路径相通且路径长度为...在进行图遍历时，需要访问顶点的相邻顶点，这需要用到adjacency()函数，例如，g是一个无向图，n是顶点，nbrs是顶点n的相邻顶点，是一个字典结构 list1=[(1,2,{"name":"hh"

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【数据结构与算法】详解什么是图结构，并用代码手动实现一个图结构

每个村都会有一个甚至多个邻村，例如D村的邻村有 A村、C村、F村，此时我们就说顶点D（D村）的度为3 假设有一天，你要从A村前往E村，你选择的路线是这样的，如图所示 ?...途中我们经过了顶点A 、顶点C 、顶点E ，没有重复经过某个顶点，因此我们称这条路线为简单路径此时，若你选择的路线是这样的，如图所示 ?...途中经过两次顶点C ，此时我们就不能称这条路线为简单路径了到了晚上，你准备起身回家，但选择经过B村再回家，那么此时你一整天的路线是这样的，如图所示 ?...该方法需要传入两个参数，即 v1 和 v2，分别代表两个顶点实现思路：找到属性 edges 中的 v1，为其添加一个相邻顶点 v1 同时找到属性 edges 中的 v2，为其添加一个相邻顶点 v1...：将所有顶点的颜色初始化为白色选择一个顶点作为深度优先搜索的第一个顶点，调用 depthVisit()方法，并将该顶点作为该方法的第一个参数接下来我们来看一下具体的代码吧 function Graph

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图数据库调研

Neo4j Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系...，每个节点和关系都可以由一个或多个属性。...Neo4j创建的图是用顶点和边构建一个有向图，其查询语言cypher已经成为事实上的标准。 Neo4j 分为社区版和企业版，社区版只能工作在单机上，社区版免费，企业版收费。...；它不需要复杂的连接来检索连接的/相关的数据，因为它很容易检索它的相邻节点或关系细节没有连接或索引。...（Gremlin Server是Apache Tinkerpop中的一个组件）。

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南洋理工 & 清华 & 伦敦帝国 & 西湖大学开源 MeshAnything V2 | AMT 技术提升网格生成性能和效率！

如图1和算法1所示，在分词过程中，在编码一个面后，AMT会找到并编码其相邻面，该面共享一个边，只需要一个额外的顶点来表示相邻面。...尽管在细节上存在差异，但先前的分词方法可以归并为以下形式：给定一个网格，先按其z-y-x坐标对顶点进行升序排序，其中z表示垂直轴。接下来，按最低顶点索引，然后按次低顶点索引等进行排序。...值得一提的是，和已经按顺序排序并具有固定的顺序。将等式 2 代入等式 1 得到：称为，其中是网格，是顶点总数。（3）由于排序，得到的是唯一的，并且其长度是网格中面数的3倍。...主要目的是将网格数据处理成具有固定模式的序列，以便于序列模型的学习。在AMT中，为了保持这一设计，作者始终在有多个选择时，选择排序列表中索引较早的面。...相比之下，先前的方法盲目地遵循排序顺序，可能会导致在序列中，空间上距离顶点相邻的顶点，从而可能增加序列复杂度。

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数据结构（十二）：最短路径(Dijkstra算法)

Dijkstra 算法使用贪心策略计算从起点到指定顶点的最短路径，通过不断选择距离起点最近的顶点，来逐渐扩大最短路径权值，直到覆盖图中所有顶点。...而在 Bellman-Ford 算法中，因为边的权值可能为负，所以最短路径长度较大的顶点，其最短路径权值不一定更大。...算法过程从未确认顶点中选择距离起点最近的顶点，并标记为已确认顶点根据步骤 1 中的已确认顶点，更新其相邻未确认顶点的距离重复步骤 1,2，直到不存在未确认顶点演示示例 ?...graph 以图 graph 为例，边的权值如图中所示，初始化各顶点距离起点权值为 None，不妨随机选择一个顶点作为起点，初始化起点的权值为 0 选择距离起点最近的顶点为已确认顶点，并更新该顶点的相邻未确认顶点距离...step 1：第一次选择最近的顶点为起点自身，并更新相邻未确认顶点的距离 ?

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数据结构（十）：最小生成树

生成树存在多种，其中权值之和最小的生成树即为最小生成树。最小生成树保证最小权值是固定的，但是最小生成树可能有多个。若 ? 为最小生成树 ? 的一个真子集，即 ?...的顶点集合和边集合都是 ? 的顶点和边集合的子集，构造过程为向 ? 中添加顶点和边，添加的原则有两种：选择 ? 的边集合外，权值最小的边，加入到 ?...扩张过程中选择的顶点，是距离子图最近的顶点，即与子图中顶点形成的边是权值最小的边。...算法过程按照距离子图的远近，对顶点集合进行排序选择最近的顶点加入到子图中，并更新相邻顶点对子图的距离重复执行步骤 2，直到顶点集合为空演示示例 ?...因为对 vertices 列表排序后，每个顶点元素在 vertices 列表的下标值不能表示该顶点的编号，而后续添加新顶点后，在更新相邻顶点距离的操作中，为了避免查找相邻顶点而遍历整个列表，需要根据顶点编号进行直接访问相邻顶点

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Dijkstra的最短路径算法

… .c）更新u的所有相邻顶点的距离值。要更新距离值，请遍历所有相邻顶点。对于每个相邻顶点v，如果u（来自源）和边缘u-v的权重的距离值之和小于v的距离值，则更新v的距离值。...现在选择具有最小距离值的顶点。拾取顶点0，将其包含在sptSet中。因此sptSet变为{0}。将0包括到sptSet后，更新其相邻顶点的距离值。...选择具有最小距离值的顶点并且尚未包含在SPT中（不在sptSET中）。拾取顶点1并将其添加到sptSet。所以sptSet现在变为{0,1}。更新相邻顶点的距离值1.顶点2的距离值变为12。...选择具有最小距离值的顶点并且尚未包含在SPT中（不在sptSET中）。选择顶点7。因此sptSet现在变为{0,1,7}。更新相邻顶点7的距离值。...顶点6和8的距离值变为有限（分别为15和9）。选择具有最小距离值的顶点并且尚未包含在SPT中（不在sptSET中）。选择顶点6。所以sptSet现在变成{0,1,7,6}。

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图

图及其表示方式图由两个部分组成，一是点node，二是边edge。图的表示方法由邻接表法和邻接矩阵法。当然还有其他的方式。...从给定节点中，查找可以访问的所有节点。图的深度优先遍历及应用从源点2开始，并标记已经访问2了，之后查找它的所有相邻顶点，重复上面操作。下面的访问顺序之一为2,0,1,3。 ?...并查集(在无向图中检测是否存在环) 并查集一种数据结构，它跟踪一组被划分为多个没有交集的子集中的元素。...初始化所有距离为负无穷，源点距离为0 for (int i = 0; i < V; i++) dist[i] = INT_MIN; dist[s] = 0; //不断出栈，并且更新出栈元素，到其相邻的边的最长长度...胃酸法：开始对任意一未染色的顶点染色，之后判断其相邻的顶点中，若未染色则将其染上和相邻顶点不同的颜色，若已经染色且颜色和相邻顶点的颜色相同则说明不是二分图，若颜色不同则继续判断，bfs和dfs可以搞定

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