图（graph） 图是非线性数据结构，是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构，在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。...如果图中的边没有方向性，即每条边都是顶点的无序偶对，称之为无向图（undirected graph）。 ? 设图G=(V,E)和图G'=(V',E')。...3．ADT定义 如下是图的抽象数据类型定义： ADT Graph{ 数据对象D：D是具有相同性质的数据元素的集合。...无向图不支持此操作 }ADT Graph 2、存储结构 从图的逻辑结构定义来看，无法将图中的顶点排列成一个唯一的线性序列。...6、拓扑排序 有向无环图（directed acyclic graph）是指一个无环的有向图，简称DAG。
在网上各处搜罗，看了大家对于面试会问到的有关图的内容，想了想，就先整理那部分吧。...图的遍历 深度优先搜索（dfs） 所谓的深度优先搜索，指的是在搜索时，如果遇到一个结点既有子结点，又有兄弟结点，那么先找子结点，然后找兄弟结点。 ?...G,int s){ //创建一个和图的顶点数一样大小的布尔数组 marked = new boolean[G.V()]; //搜索G图中与顶点s相同的所有顶点 dfs(G,s);...G, int s) { //创建一个和图的顶点数一样大小的布尔数组 marked = new boolean[G.V()]; //初始化待搜索顶点的队列 waitSearch = new...bool isCyclicGraph(vector &start, vector &end) { // 找到最大顶点值,构造图, int n = 0; for
Graph Cut 是一种用于 n s维图像数据的边界优化和区域分割的分割技术，本文记录相关内容。...简介 Graph Cut 通过交互式的或自动的定位一个或多个代表“物体”的点以及一个或多个代表“背景”的点来进行初始化—这些点被称作种子（Seed并被用于分割的硬约束（hard constraints）...原理 每个像素视作二维平面上的节点，虚拟源、目标节点 S, T，图边分为两类，虚拟节点和每个图像像素的边，每个图像像素与其周围像素也有边连接，两种边权重定义如图： 其中： 图片 将图像中所有像素...图的构造已经完全确定。我们通过对图的最小割确定图像中背景与前景的边界。...使用Graph Cut 算法时，给定需要分割的图像，在图像中定义前景像素区域，定义背景像素区域，至此形成了图，可以按照最小割的路径得到图像的分割结果。
其次，用邻接矩阵存储图的另外一个好处是方便计算（矩阵运算）。 2.2 邻接表 Adjacency List ?...图的遍历 3.1 广度优先搜索BFS（Breadth First Search） ?...#include #include #include #include using namespace std; class graph...; adj = new list [v]; } ~graph() { delete [] adj; } void insertEdge...（0无向图，1有向图） int v; //顶点个数 int e; //边数量 int ew[MaxNum][MaxNum
图的相关概念请查阅离散数学图这一章或者数据结构中对图的介绍。代码来自课本。.../*Graph存储结构*/ //邻接矩阵表示法 #define MAX_VERTEX_NUM 20 /*最多顶点个数*/ #define INFINITY 32768 /*表示极大值，...即∞*/ /*图的种类：DG表示有向图，DN表示有向网，DUG表示无向图，UDN表示无向网*/ typedef enum {DG, DN, UDG, UDN} GraphKind; /*枚举类型*/...Graph表示图的 一种存储结构，如邻接矩阵或者邻接表等*/ for(vi = 0; vi < g.vexnum; vi++) Visited[vi] = False; /*访问标志数组*...中v0所在的连通子图*/ void BreadthFirstSearch(Graph g, int v0) { visit(v0); visited[v0] = True; InitQueue
题目： 给定无向连通图中一个节点的引用，返回该图的深拷贝（克隆）。图中的每个节点都包含它的值 val（Int） 和其邻居的列表（list[Node]）。...Given a reference of a node in a connected undirected graph, return a deep copy (clone) of the graph....无向图是一个简单图，这意味着图中没有重复的边，也没有自环。 由于图是无向的，如果节点 p 是节点 q 的邻居，那么节点 q 也必须是节点 p 的邻居。 必须将给定节点的拷贝作为对克隆图的引用返回。...The undirected graph is a simple graph, which means no repeated edges and no self-loops in the graph....显然图这样的树状结构无法用这种方法，只能借助数据结构记录已拷贝过的节点。这种需要映射新旧节点关系自然就是用散列表（字典）。
图(graph)是一种比较松散的数据结构。它有一些节点(vertice)，在某些节点之间，由边(edge)相连。节点的概念在树中也出现过，我们通常在节点中储存数据。边表示两个节点之间的存在关系。...欧拉时代的柯尼斯堡地图 柯尼斯堡的可以看作由7个边和4个节点构成的一个图: ? 这个问题最终被欧拉巧妙的解决。七桥问题也启发了一门新的数学学科——图论(graph theory)的诞生。...(graph+i)->next = NULL; } // insert edges insert_edge(graph,1,2); insert_edge(graph...,1,4); insert_edge(graph,3,2); insert_edge(graph,4,2); insert_edge(graph,4,3); print_graph...(graph,NUM_V); } /* print the graph */ void print_graph(position graph, int nv) { int i; position
图神经网络Transformers是一项机器学习的最新进展，提供了一类用于图结构数据的新型神经网络模型。Transformers与图学习的结合在各种图相关任务中表现出强大的性能和多功能性。...我们首先介绍图和Transformers的基础概念，然后从设计视角探讨图Transformers，重点分析它们如何将图归纳偏差和图注意力机制整合到Transformers架构中。...图Transformer结合了图归纳偏差（例如，对图属性的先验知识或假设）来有效处理图数据[15]。此外，它们可以适应动态和异构图，利用节点和边的特征和属性[16]。...后续综述的结构如下：第二节介绍与图和Transformer相关的符号和预备知识。第三节深入探讨包含图归纳偏差和图注意力机制的图Transformer的设计视角。...根据图数据和任务的性质和复杂性选择合适的图Transformer类型。对于简单和小规模的图数据，浅层图Transformer几层可能就足够了。
图 1 Graph在线状态 从图中可以看到灰色步和彩色步，灰色步表示未激活步，彩色步表示已经被激活，例如图中S2，S5和S10，这三个步已经被激活，不同颜色代表步的不同状态。...图 2 Graph控制面板 在手动模式中还可激活“启动同步”，通过选择“满足先前的转换条件”或者“满足互锁条件”，会过滤出满足所选条件的步，在顺控器中显示为浅蓝色边框，如图3。...图 3 Graph控制面板启动同步 上图选择了“满足先前的转换条件”，在顺控器中所有满足的转换条件为绿色，满足条件的步会显示浅蓝色的边框，如S2，S5，S10，S7步，选择这些步中的任意步，然后点击“启动...图 4 Graph学习模式 在顺控器控制的卡页下面还有一个测试设置的卡页，见图5，包含一些内部参数设置，方便调试。 “跟踪活动步”：勾选后，可以使主界面中的监控聚焦激活的步的位置。...利用测试面板以及测试设置，可以很方便的对Graph程序的逻辑功能进行测试。对于Graph程序的测试可以使用真实的CPU，也可以使用PLCSIM进行仿真。 图 5 Graph控制面板测试设置
在之前 Nebula Hackathon 2021 年的参赛项目中，图学习兴趣小队“豪气”地说要让 Nebula Graph 具备支持图学习的能力，在本文接下来的内容中，你将了解到他们是怎么实现这一目标的...Nebula Graph 替换 Euler 原生图数据库，让社区用户可以基于 Nebula Graph 低成本尝试图学习能力。...设计思路 [基于 Nebula Graph 构建图学习能力] 在方案设计上，架构分为三层：底层是 Nebula Graph 图数据库，中间层是图采样算子层，为上层 Euler 图算法提供多种采样图数据的能力...提到项目设计以及重写其他算子过程中遇到的问题，图学习兴趣小队队长杨鑫表示因为 Nebula Graph 的数据都存储在磁盘中，要用 Nebula Graph 替换 Euler 原生内存图数据库，改造后的...图兴趣小队最初的方案是将采样算子用 Python 实现，这样一次数据采样过程就变成了图学习算法直接调用采样算子，然后在采样算子内则通过 Nebula Graph 的 Python 客户端执行采样语法获取数据
QQ20190105-131423@2x.jpg 看看你需要啥： 一些编程基础 一台装了Xcode的mac或者装了SwiftPlayground的iPad 学习能力 没了 不，还有“图”是啥...30秒学会图 与图有关的概念 一个图是多个顶点与他们的连边的集合，因此我们只需要描述顶点和边 连边可以有方向，也可以没有，比如单行道 连边可以有权重，也可以没有，比如道路的距离 怎样实现图结构 顶点可以存储在数组或链表中...、动态的组织和管理，是实现图的基础之一。...} 描绘图的结构 我们知道，图可以用邻接矩阵或邻接表实现，这里采用邻接表实现图：一个存储结点的数组+n个扩展结点的链表（用于表达连边）。...存储结点的图 从链表结构转化 class Graph { typealias Node = LinkedListNode var nodes=[Node]() } 顶点类 class
可以把源文件与源文件之间的依赖关系，抽象成一个有向图。每个源文件对应图中的一个顶点，源文件之间的依赖关系就是顶点之间的边。...而且，这个图不仅要是有向图，还要是一个有向无环图，也就是不能存在像a->b->c->a这样的循环依赖关系。...public: Graph(int vn) { v = vn; adj = new list [v]; } ~Graph()...//图类 { int v; //顶点个数 list *adj; //邻接表 G_Node *pGNode;//节点 public: Graph(int...注意，这里的图可能不是连通的，有可能是有好几个不连通的子图构成，所以，E并不一定大于V，V E的大小关系不定。所以，在表示时间复杂度的时候，V、E都要考虑在内。 3. 应用 拓扑排序应用非常广泛。
[](/images/Technique/MarkDown/MarkDown绘图mermaid流程图graph/graph节点形状.png) --> ```mermaid graph TB A[text...[](/images/Technique/MarkDown/MarkDown绘图mermaid流程图graph/graph连线形状.png) --> ```mermaid graph TB A1...子流程图 代码格式如下： subgraph xxx ······ end 其中，xxx 为该子图的标题。 【注】不论 graph 还是 subgraph 中的节点标识都是全局的。...[](/images/Technique/MarkDown/MarkDown绘图mermaid流程图graph/graph子图.png) --> ```mermaid graph TB subgraph...链接 graph流程图可以在节点标识上绑定 URL ，当点击对应节点时，链接到对应的 URL。
1.概念 对图运用不同的遍历方法就可能得到图的不同遍历顺序，每一种遍历顺序对应于一棵生成树 对于无向连通图，所有的生成树中必有一棵树的所有边的权的总和最小的，称之为最小生成树（Minimum cost...30| \10 5| 20| // D -35- E -45- F // 10| 55| 10| // I -15- G -25- H //请输入以下数据生成上面的图...D E 35 E F 45 E G 55 F H 10 G H 25 A E 10 D I 10 I G 15 arrGraph bg(9,13); //9个顶点，13条边，默认生成无向图...最小花费都一样 return 0; } 完整代码：https://github.com/hitskyer/course/blob/master/dataAlgorithm/chenmingming/graph...= MaxValue && i > j)//无向图，i>j 矩阵中一半就可获取全部信息 { edges[k].startV = i;
图的分类（Types Of Graph） 可以看到图的基本的结构非常简单，约束也很少，如果在其中加上各种条件约束就可以定义各种类型的图。...约束边或者顶点个数来分类： 零图（Null graph）：只有顶点没有边的图； 平凡图(Trivial graph)：只有一个顶点的图； 按照边是否有指向来分类： 有向图（Directed Graph）...无向图（Undirected Graph）：边只是代表链接，没有指向性。（A，B）与（B，A）表示的同样的边。...根据是否在边上存储数据分类： 权重图（Weighted Graph）：图中的边上附加了权重或值的图。这些权重表示连接两个节点之间的距离、代价、容量或其他度量。...每类图可能还会有其独特的一些特征描述，比如有向图（Directed Graph）里面，以某顶点作为开始的边的数量称为这个顶点的入度（Indegree），以某个顶点作为结束的边的数量称为这个顶点的出度（Outdegree
图基础模型（Graph Foundation Models，简称 GFMs） 是一种经过预训练的图大模型，旨在处理不同领域的图数据和任务。让我们详细探讨一下这个概念。...Github BUPT GAMMA Lab：GFMPapers: Must-read papers on graph foundation models (GFMs) 有关的这篇综述论文：https:/...用 “文本-图” 对齐编码结构信息：通过任意的图编码器（例如 Graph Transformer）和文本编码器（例如普通 Transformer）获得编码后的图表示和文本表示。...2023 NeurIPS New Frontiers in Graph Learning Workshop - Graph Meets LLMs: Towards Large Graph Models...图推理是处理图任务的常见方法，包括分析拓扑属性、多跳邻域推理和处理全局属性和模式等，图神经网络和 Graph Transformer 是主流的图深度学习架构。
摘要 火焰图是分析应用性能问题很好的工具，只是网上的文章都是讲述分析 C， C++ 等语言的，对Java 语言描述甚少，此处记录一下自己使用火焰图分析Java 栈的过程。...环境 Linux： centos6 jdk: 1.7 步骤 火焰图是性能大神 brendangregg 创造的，我们使用的脚本在他的github 上 https://github.com/brendangregg.../jmaps，可以采样出来，但是生成的火焰图无法看，是系统栈与java栈混在一起而且 Java 栈的信息很模糊，不可用。...参考网址 使用linux perf工具生成java程序火焰图 Linux下用火焰图进行性能分析 perf CPU Sampling How to Install perf Tool on CentOS
本文首发于 Nebula Graph 公众号 NebulaGraphCommunity，Follow 看大厂图数据库技术实践。...[解析 Nebula Graph 子图设计及实践] 前言 在先前的 Query Engine 源码解析中，我们介绍了 2.0 中 Query Engine 和 1.0 的主要变化和大体的结构： [架构变化...get_subgraph_sentence 规则）把所需要的内容从查询语句中提取出来，生成一个抽象语法树，如下所示： [解析 Nebula Graph 子图设计及实践] 然后进入 Validate 阶段...实例 下面执行一个子图的实例看看在 Nebula Graph 中执行计划的具体结构，打开 nebula-console, 切换 space 到 basketball， 输入 EXPLAIN format...以上为本次子图的讲解，如果你在使用子图或者其他 Nebula 过程中遇到问题，欢迎来论坛和我们交流：https://discuss.nebula-graph.com.cn/ 想要和其他大厂交流图数据库技术吗
[Nebula01.jpeg] 图数据库（英语：Graph Database）是一个使用图结构进行语义查询的数据库。...Nebula Graph 是什么 Nebula Graph 是一款开源的分布式图数据库，擅长处理千亿个顶点和万亿条边的超大规模数据集。...作为一款高性能高可靠的图数据库，Nebula Graph 提供了线性扩容的能力，支持快照方式实现数据恢复功能。...Nebula Graph 架构 [Nebula02.png] Nebula Graph 1.0 功能 基础功能 多图空间：支持多图空间，不同的图空间的数据物理隔离，并且可设置不同的副本数，以应对不同的可用性要求...周边工具 Nebula Graph Studio：基于 Web 的可视化环境，提供图操作界面、图数据展示与分析。
Python中的图（Graph）：高级数据结构解析 图是一种非常灵活且强大的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示对象之间的关系。...在本文中，我们将深入讲解Python中的图，包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。...根据边的有无方向和权重的存在与否，图可以分为无向无权图、有向无权图、无向带权图和有向带权图。 图的表示方法 在Python中，图可以使用多种方式表示，其中两种常见的表示方法是邻接矩阵和邻接表。...# 示例 graph = Graph(5) graph.add_edge(0, 1) graph.add_edge(0, 2) graph.add_edge(1, 3) graph.add_edge...# 示例 graph = Graph() graph.add_edge(0, 1) graph.add_edge(0, 2) graph.add_edge(1, 3) graph.add_edge(
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