Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization文章中，作者提出了一种简单有效的自监督节点表示学习策略框架...，其通过直接最大化节点及其邻域的隐藏表示之间的互信息，并从理论上可以证明它与图平滑的联系。...基于对比学习中的InfoNCE损失函数，文章提出的策略框架可由设计的代理损失函数进行优化，在此正样本的选择对于表示学习的质量和效率至关重要。...为了选择高质量的正样本，文章中提出了一种拓扑感知的正样本采样策略，该策略通过考虑节点之间的结构依赖性来对邻域进行正样本采样，且在模型训练之前即可完成采样工作。...文章中的方法在各种节点分类数据集上取得了良好的性能。值得一提的是，将文章中的损失函数应用于基于多层感知机的节点编码器，可以比现有的解决方案快几个数量级。 图1 CVPR论文的部分成果展示
@TOC[1] Here's the table of contents: •一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结 快速获取子图根节点的属性...本文主要讲述一个确定模式的子图查询方式，对于存在很多子图的数据模型也可以使用本文截图中社区成员提问的方式去建模数据可以达到节省资源空间的目的；不过具体建模场景需要结合业务场景才可行。...已知子图查找问题可以使用APOC中的过程来实现，apoc.path相关输入输出查询[2]；指定节点之后获取节点所属的子图，然后从子图中提取出ROOT节点的属性。...其中指定a节点为ROOT节点即子图的根节点。...在二中构建好了样例子图数据，下面实现从样例子图中任意某个节点出发寻找ROOT节点。
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2、表示概念关系模型的一种方式。...3、用“矩形框”表示实体型，矩形框内写明实体名称；用“椭圆图框”表示实体的属性，并用“实心线段”将其与相应关系的“实体型”连接起来； 4、用”菱形框“表示实体型之间的联系成因，在菱形框内写明联系名，并用...组构部分 1、实体 实体是现实中存在的对象，有具体的，也有抽象的；有物理上存在的，也有概念性的；例如，学生、课程，等等。它们的特征是可以互相区别，否则就会被认为是同一对象。...数据流图中的数据存贮就是一种实体。实体可以分为独立实体和从属实体或弱实体。 2、联系 实体之间可能会有各种关系。例如，“学生”与“课程”之间有“选课”的关系。这种实体和实体之间的关系被抽象为联系。...在实体联系图中，联系用联结有关实体的菱形框表示。联系可以是一对一(1:1)，一对多(1:N)或多对多(M:N)的，这一点在实体联系图中也应说明。
（本文年代久远，请谨慎阅读）前提：节点是含有若干特征（小节点）的大节点，大节点间连接实际为特征间的连接 在一个网络图中，若干节点之间的概率问题有以下几种： 设现有A,B,C等若干大节点，其内特征为ai,...bj,ck; P(A); //数出A节点发散的所有边的数量除以图中出现的总边数 P(AB); //即P(A)*P(B)，原理同上 P(A,B); //此为联合概率，如果AB之间不相联系，则直接为零...两特征的边数，待改进 以上这么多都是区别于传统概率论中的求解方法，因为节点之间表现发生与不发生的 标致就是之间有没有边！！...求两个节点间的概率 此问题的前提是，节点为大节点，内有若干特征，节点间的连接（或称为连线）实际为特征之间的连线。且两节点不是孤立的，而是在一个网络（或称一个图）中。...但是，现有一公式如图， 并不是用的节点间数边数的方法，而是进而细化到节点内的特征之间，最底层是数特征的边数，求得是P(ai|bj)的概率，概率最后加和，看似很完美。
图就是另外一个典型例子，无向图也好，有向图也好，这是从功能上说的，但它们各自的实现，或者说基于的 “表示方法” 有多种。...比如上面这个有向图，四个顶点，每条边还带权。我拿带权的有向图来举例，因为我觉得它是相对来说较为复杂的一种图，对于无权和无向图来说，会比它简单一些。...每个节点表示一个顶点，包含一个指针和相应指针指向顶点所对应的权值。每一个链表的非头元素都表示从头部节点所代表的顶点可以直接指向的其它顶点。...一种叫做 Orthogonal Linked List（十字链表），对于从起点找终点和从终点找起点都很方便，它本质上也是矩阵压缩方式的一种；另一种叫做邻接多重表，它把边独立成一种 “边节点”，这样在无向图中...依然是二维数组实现的矩阵，行表示顶点，列表示边。边的具体信息，例如它所具有的权值（不同向权值不同）存储在边这个数据结构内部，而这个矩阵只表示顶点和边之间的关联关系。
根据子节点获取所有的父节点以及父节点的父节点.. <?...* @param $map 以id为键, pid为值的 所有数据 的map * @param $ids 要查找的ids * @return array */ function getIdAndPid...= 0){ joinPid($map, $map[$id], $res); } $res[] = $id; } 根据节点获取所有子节点id /** *...查出ids所有子节点, 包含自己 * * @param $pids 需要查找的ids * @param $collects...echo ""; print_r(getAllChild([ 1, 2 ], $result)); 获取所有子节点
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...递归获取所有子节点测试用例： /** * 获取子级ids，含自己 * @param id 父节点 * @param TaxBureauList 组织单位列表 *...Object>> TaxBureauList) { for (Map bureau : TaxBureauList) { //过滤父节点为空的数据...MapUtils.getString(bureau,"parentId",""))){ continue; } // 判断是否存在子节点...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
题目描述 图的字典表示。输入多行字符串，每行表示一个顶点和该顶点相连的边及长度，输出顶点数，边数，边的总长度。比如上图0点表示： {'O':{'A':2,'B':5,'C':4}}。...输入 第一行表示输入的行数 下面每行输入表示一个顶点和该顶点相连的边及长度的字符串。假设输入均为有向图。...输出 在一行中输出顶点数，边数，边的总长度 输入样例1 4 {'a':{'b':10,'c':6}} {'b':{'c':2,'d':7}} {'c':{'d':10}} {'d':{}}
网络节点表示学习（NRL）是一个不错的方案，但大多数NRL算法都基于同构网络设计，因此在将其应用在异构网络时，需要做许多改进。...本文中，我们提出一种新奇的基于异构网络节点表示学习的异构网络推荐方法：HERec。为了学习网络节点的表示，我们设计了一种基于Meta-Path的随机游走方法来生成许多有意义的节点序列。...学习如何利用上面提取的特征对user-item rating进行预测。 ▌特征提取 ---- ---- ? 图的左侧是一个异构网络，包含三种节点：User、Movie和Director。...在图中，User对应user，Movie对应item，在特征提取流程中，我们希望为每个user(User)和item(Movie)学习多个特征向量表示。...表是在douban movie数据集上不同模型进行推荐的结果 ? 图是不同模型在冷启动预测的结果 ? 图是meta-paths的结果对HERec的影响。
2023-05-12：存在一个由 n 个节点组成的无向连通图，图中的节点按从 0 到 n - 1 编号，给你一个数组 graph 表示这个图，其中，graphi 是一个列表，由所有与节点 i 直接相连的节点组成...答案2023-05-12：大体步骤如下：1.首先，在 main 函数中调用 shortestPathLength 函数，并将图的邻接表 graph 作为参数传入。...2.在 shortestPathLength 函数中，获取图中节点的个数 n，使用 Floyd 算法计算所有节点之间的最短路径距离，并将结果保存到 distance 二维数组中，同时初始化一个 ans...3.接下来，初始化一个 dp 数组，其中 dpi 表示当前状态为 i（二进制表示），当前在节点 j 的情况下，能形成的最短路径长度。同时，对于 dp 数组进行初始化，将所有元素的值设为 -1。...5.在 process 函数中，首先判断当前状态是否已经访问了所有节点，如果是，返回 0 表示已经完成访问。如果 dp 数组中已有对应状态和当前节点的最短路径长度，则直接返回该值，避免重复计算。
图片图的中心性图的中心性是用来衡量图中节点的重要性或者中心程度的指标。它是通过计算节点在图中的关系网络中的特定位置、连接或交互方式来评估节点的重要性。...具体计算过程如下：对于有向图中的每对节点，计算它们之间的最短路径；对于每个节点，计算它是其他节点的最短路径的桥梁的次数；根据节点的最短路径桥梁数量对节点进行归一化，以便比较不同节点的中心性。...如何找到一个有向图中的最重要节点？要找到一个有向图中最重要的节点，可以使用介数中心性计算方法。计算每个节点的介数中心性，并选择具有最高介数中心性的节点作为最重要节点。...具体步骤如下：对于给定的有向图，计算所有节点的介数中心性；选择具有最高介数中心性的节点，作为最重要节点。下面以一个有向图为例，计算其节点的介数中心性。...假设有向图如下：A -> BA -> CB -> CB -> DC -> D节点A、B、C、D的介数中心性分别为：A的介数中心性：0B的介数中心性：1C的介数中心性：2D的介数中心性：0最重要的节点是C
之前讲过，邻接矩阵表示法会浪费很多的空间，那么我们可以采用邻接表表示法来节省空间。 邻接表表示法适用于表示边数较少的稀疏图。...在c++中可以通过vector来较为方便地实现邻接表 代码大概是下面这样子的： vector G[100005]; G[u].push_back(v);//从u向v画边 //搜索与u相邻的顶点
查找二叉树子节点的最近共同父节点 分析 实现 算法复杂度 其他算法 题目升级 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。...百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”...说明: 所有节点的值都是唯一的。 p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉搜索树中。...分析 对于二叉树来讲，由于左右子树指针的存在，使得正常情况下的自上而下遍历显得比较简单，而下而上的查找并不那么容易，所以一种直观的思维就是从根节点开始遍历，直到找到节点p pp，记录路径数组为p a t...，二叉搜索树变成了一个类似于链表的结构，而p , q p,qp,q是在最底端的两个节点那么搜索p , q p,qp,q节点的时间复杂度都可以达到n nn(n nn为树中节点个数)，时间复杂度为O ( n
例如对于论文引用网络，网络节点表示论文，边表示论文之间的引用关系。...例如下图中，节点A1和A2具有明显的相关性，然而A1和A2之间需要经过至少3个节点才能关联。 ? GraRep利用邻接矩阵的一个特性来捕捉step > 2时节点之间的关系。...用S表示邻接矩阵，Sij为1时表示有一条从节点i指向节点j的边，Sij为0时表示节点i和节点j之间没有边。...注意，我们将w称作当前节点，将c称作上下文节点，节点在被当做当前节点或上下文节点时具有不同的向量表示，即每个节点有两个向量表示。这里w使用的是当前节点向量表示，c使用的是上下文节点向量表示。 ?...使用SVD来求解这个问题，最终得到节点的两种向量表示如下图所示，一般我们使用W（当前节点向量表示）来作为学习到的网络节点表示。 ?
前言：做前端开发的同学，都遇到过页面节点过多，从而导致页面加载很慢，或者浏览器直接崩溃~ 在小程序开发中，下拉刷新数据的用法应该比较多，那么小程序页面节点最大数量又是多大呢？...刚才最近在修改一个投票的小程序，发现投票最多的一个，竟然有近1W人参与，然后在查看投票详情时，小程序页面就是个空页面（已经崩溃了） 然后就查看了API返回的数据： 这么多数据直接扔到小程序模板里面去遍历...(wx:for)，开发者工具的日志里面就直接报错了：invokeWebviewMethod 数据传输长度为 1233778 已经超过最大长度 1048576 至于为什么是1048576这个长度，恐怕要问微信团队的底层实现了...，应该是考虑到性能问题，不允许一次性加载这么多节点到页面上~ 好了，现在只能修改交互设计了，不能一次性加载太多，只能分页加载更多数据了~ 对投票有需求的同学欢迎体验微友投票小程序~
边节点 一个边节点有一条边 和 一个终止节点组成。.../** * 边节点（由一条边和一个终止节点构成） */ class ENode{ int id;// 终止节点的编号 int weight;// 边的权重 } 图的邻接表示 图用一个...Map表示，其中String表示节点的编号，List中存储以该节点为起点的所有边节点。
xi 和 yi 表示第 i 个炸弹的 X 和 Y 坐标，ri 表示爆炸范围的 半径 。 你需要选择引爆 一个 炸弹。...但如果我们引爆右边的炸弹，两个炸弹都会爆炸。 所以最多能引爆的炸弹数目是 max(1, 2) = 2 。...所以最多能引爆的炸弹数目为 1 。...红色圆表示炸弹 0 的爆炸范围。 - 炸弹 2 引爆炸弹 3 。蓝色圆表示炸弹 2 的爆炸范围。 - 炸弹 3 引爆炸弹 4 。绿色圆表示炸弹 3 的爆炸范围。 所以总共有 5 个炸弹被引爆。...解题 一个炸弹 x 能引爆 一个炸弹 y ，则 x 存在一条 指向 y 的有向边，建图 依次以每个点为起点，开始 BFS 或者 DFS，计算可以遍历的点的数目，取最大的 class Solution {
概述 图作为数据结构书中较为复杂的数据结构，对于图的存储方式分邻接矩阵和邻接表两种方式。在这篇博客中，主要讲述邻接矩阵下的图的深度优先遍历（DFS）与广度优先遍历（BFS）。...---- 广度优先遍历（BFS） BFS 算法的思想是:对一个无向连通图,在访问图中某一起始顶点 v 后,由 v 出发,依次访问 v 的所有未访问过的邻接顶点 w1, w2, w3, …wt;然后再顺序访问...w1, w2, w3, …wt 的所有还未访问过的邻接顶点;再从这些访问过的顶点出发,再访问它们的所有还未访问过的邻接顶点,……,如此直到图中所有顶点都被访问到为止。...，DFS搜索图，直至图中所有与v0路径相通的顶点都被访问。...3）若该图为非连通图，则图中一定还存在未被访问的顶点，选取该顶点为起点，重复上述DFS过程，直至图中全部顶点均被访问过为止。
题目 给你一个只包含小写字母的字符串 s ，你需要找到 s 中最多数目的非空子字符串，满足如下条件： 这些字符串之间互不重叠，也就是说对于任意两个子字符串 s[i…j] 和 s[k…l] ，要么 j <...如果一个子字符串包含字符 char ，那么 s 中所有 char 字符都应该在这个子字符串中。 请你找到满足上述条件的最多子字符串数目。...如果有多个解法有相同的子字符串数目，请返回这些子字符串总长度最小的一个解。可以证明最小总长度解是唯一的。 请注意，你可以以 任意 顺序返回最优解的子字符串。...如果我们选择 "adefadda" ，剩下子字符串中我们只可以选择 "ccc" ， 它是唯一不重叠的子字符串，所以答案为 2 。...同时我们可以发现，选择 "ef" 不是最优的，因为它可以被拆分成 2 个子字符串。 所以最优解是选择 ["e","f","ccc"] ，答案为 3 。 不存在别的相同数目子字符串解。
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