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图(graph) 原

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。

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    图割 Graph Cut

    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。

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    LeetCode 133:克隆图 Clone Graph

    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)。

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    Graph图Transformer前沿进展研究!

    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。

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    Graph编程2_在线调试

    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

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    Swift4.2画图(Graph)

    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

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    数据结构与算法 | 图(Graph)

    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

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    图Graph--拓扑排序(Topological Sorting)

    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。

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    基于 Nebula Graph 构建图学习能力

    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

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    调研图基础模型(Graph Foundation Models)

    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。

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    Python高级数据结构——图(Graph)

    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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