首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

图到二部图通过删除边(不超过边/2)-算法?

图到二部图通过删除边(不超过边/2)-算法是一种将图转化为二部图的算法。二部图是一种特殊的图,其中的节点可以被分为两个不相交的集合,使得图中的每条边连接的两个节点分别属于不同的集合。

该算法的基本思想是通过删除图中的边,使得剩余的边数不超过原图边数的一半。具体步骤如下:

  1. 遍历图中的每条边。
  2. 对于每条边,判断其连接的两个节点是否属于同一个集合。
  3. 如果两个节点属于同一个集合,则删除该边。
  4. 如果两个节点属于不同的集合,则保留该边,并将两个节点分别加入不同的集合。
  5. 重复步骤1-4,直到遍历完所有边或者剩余的边数不超过原图边数的一半。

通过该算法,可以将原图转化为一个二部图,其中的节点被分为两个不相交的集合。这种转化可以应用于许多场景,例如社交网络中的好友推荐、电子商务中的商品推荐等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

2022-07-31:给出一个有n个点,m条有向, 你可以施展魔法,把有向,变成无向, 比如AB的有向,权重为7。施展魔法之后,A和B通过到达

2022-07-31:给出一个有n个点,m条有向, 你可以施展魔法,把有向,变成无向, 比如AB的有向,权重为7。施展魔法之后,A和B通过到达彼此的代价都是7。...求,允许施展一次魔法的情况下,1n的最短路,如果不能到达,输出-1。 n为点数, 每条用(a,b,v)表示,含义是ab的这条,权值为v。...点的数量 <= 10^5,的数量 <= 2 * 10^5,1 <= 的权值 <= 10^6。 来自网易。 答案2022-07-31: 单元路径最短算法。dijkstra算法。 点扩充,扩充。...("测试结束"); } // 为了测试 // 相对暴力的解 // 尝试每条有向,都变一次无向,然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 fn min1(n: i32, roads...算法 // 那么其中一定有最好的答案 func min1(n int, roads [][]int) int { ans := 2147483647 for i := 0; i < len(roads

71210

原创 | 斯坦福Machine Learning with Graphs 学习笔记(第一讲)

除此之外可以利用聚类算法,识别社交圈。 ? 基础建设(Infrastructure):通过网络分析可以识别基建网络中哪里出了问题。比如电力系统中,可以通过网络分析哪些点受影响比较严重。...涉及算法有Embedding Node, Graph-based algorithm recommend system。...有时候表示是唯一的、明确的,有时候表示是唯一的,连的方式将会决定研究的问题的本质。...例如上图可以表示为: (2,3)(2,4)(3,2)(3,4)(4,5)(5,2)(5,1) 邻接列表(Adjacency list): 当网络很大,并且很稀疏的时候,这样表示非常方便,通过这种方式能迅速获取到一个点邻接点...反之,如果由两个或者更多的连通构成则是非连通。桥边(Bridge edge)是指删除以后能使变成非连通。在邻接矩阵中,非连通,非0的部分被限制在块对角矩阵内,其他元素是0。

57210
  • 京东计算团队:深度学习从理论到实践

    虚假账户通过构建与正常用户的联系进行伪装,而这些伪装往往会形成一个稠密的子。如下图所示,构建用户与目标的二部。...5)=0.48,结点B22连接,则其可疑度为1/log(2+5)=0.51 3) 节点 ,可疑度计算,结点可疑度定义为 F() = (可疑度),即F(B1)= 0.48*3 = 1.44...因为网络规模通常较大,所有结点构建了用于快速搜索的二叉树,以二部图中的结点作为叶结点,并让父结点记录其子结点中的最小值,用以快速定位该最小值所对应的叶结点,然后将其从二部图中删除,并更新网络可疑度、更新优先树...如果在同一个时间窗口,多个用户使用了同一个IP,就可以将这个用户和IP关联一起,构建了一个由用户和节点形成的二部就是二者之间的关系。...同时,GraphSAGE可采用小批量的训练方式,通过采样邻居节点以有效减少内存开销以及训练时间。 在流量风控中为检测出作弊设备,需要将网络关系构建为包括设备统计节点和设备信息节点的二部

    1K20

    匈牙利算法(Kuhn-Munkres)算法

    以上就是匈牙利算法的基本步骤和计算过程了 下面来看看求二部最大匹配的匈牙利算法,就是不管X还是Y,我们求得是含匹配最多的匹配 一般的,我们会这样取顶点标号的值:l(y)全部赋值为0,而l(x)...(特殊的,当所有边的权为1时,就是最大完备匹配问题) 定义 设G=为二部,|V1|≤|V2|,M为G中一个最大匹配,且|M|=|V1|,则称M为V1V2的完备匹配。...KM算法的正确性基于以下定理: 设 G(V,E) 为二部, G'(V,E’) 为二部的子。...所以相等子的完备匹配一定是二分的最大权匹配。 该算法通过给每个顶点一个标号(叫做顶标)来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。...因为对于二分的任意一个匹配,如果它包含于相等子,那么它的权和等于所有顶点的顶标和;如果它有的包含于相等子,那么它的权和小于所有顶点的顶标和。

    4.7K10

    SimRank协同过滤推荐算法

    所谓二部就是图中的节点可以分成两个子集,而图中任意一条的两个端点分别来源于这两个子集。一个二部的例子如下图。从图中也可以看出,二部的子集内部没有边连接。...对于我们的推荐算法中的SimRank,则二部图中的两个子集可以是用户子集和物品子集。而用户和物品之间的一些评分数据则构成了我们的二部。 ? 2. ...如果回到上面的二部,假设上面的节点代表用户子集,而下面节点代表物品子集。如果用户1和3类似,那么我们可以说和它们分别相连的物品2和4也类似。     ...输入:二部对应的转移矩阵W,阻尼常数C,最大迭代次数k     输出:子集相似度矩阵S:     1) 将相似度S的初始值设置为单位矩阵I.     2) 对于i=1,2...k:       a)...回顾回顾上面的SimRank算法,我们只要认为有边相连,则为相似。却没有考虑如果共同相连的越多,则意味着两个节点的相似度会越高。

    1.5K10

    Angel-Graph又双叒搞事情,一口气优化六款算法

    最大的优点是通过转化为序列的方式从而实现了大规模的表示学习。 神经网络凭借其强大的端端学习能力,能够自动融合拓扑和节点属性特征进行学习,越来越受到学术界和工业界广泛的关注。...Graph Embedding算法 1.1 DeepWalk 1.1.1 原理 2013年Word2Vec的出现对工业界和学术界产生了极大的影响,通过句子序列刻画词与词的邻居共现关系,Word2Vec进而学习词的向量表示...二阶相似度为存在直接相连但存在相同邻近节点的相似,如上图,虽然5和6之间不存在直连,但是他们有很多相同的邻居顶点(1,2,3,4),这其实也可以表明5和6是相似的,而2阶相似度就是用来描述这种关系的...2)数据准备:选取批量点作为中心,通过executor上的信息获得这些点全部的一阶邻居节点,并从参数服务器上拉取节点对应的属性特征和算法参数。...Bipartite GraphSAGE[8]算法则将同构图上的GraphSAGE扩展二部图上,对二部图上的两种类型的节点都有很好的表征能力。

    1.8K30

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (338)-- 算法导论23.1 7题

    二部分:例子证明允许负权重时论断不成立 考虑以下图,有4个结点A, B, C, D和5条的权重如下: • AB: 1 • BC: 2 • CD: 3 • DA: -5 • AC: 4 连接所有结点的最小权重集合是...chatgpt: 对于第一个问题,证明如下: 假设存在一个 G,所有边的权重都是正值,且有一个连接所有节点的集合 E,使得 E 构成一棵树。那么必然存在环路。...一个简单的例子是,考虑一个包含三个顶点 ( A, B, C ) 的,其中 ( A ) ( B ) 的权重为 1,( B ) ( C ) 的权重为 1,而 ( A ) ( C ) 的权重为...注意,这个示例假设顶点编号从 0 开始,并且的顶点数量超过 100。...在环中,我们可以找到一条,其删除后仍然保持的连通性(因为其他可以重新连接环中的结点)。由于所有边的权重都是正值,删除这条会减少总权重。这与我们假设的总权重最小矛盾。

    6110

    论文拾萃|Solution-based tabu search求解Dynamic BDP

    二部问题( Bipartite Drawing Problem,简称BDP)是 NP-hard 组合优化问题,其目标在于减少一个二部图中交点的个数,这个交点指的就是的交点,例如将上图右下角二分图中2...而本问题中,我们考虑二部问题的动态变化,这就成为了一个变种问题,称为Dynamic BDP(简称DBDP),即在一个给定的二部图中增加顶点及与之相关的来得到一个新的二部,值得强调的是,我们要保证新和原图在一定程度上的相似性...首先,阐述经典的二部问题(BDP):二部被定义为 ,就是顶点集 V 可分割为两个互不相交的子集,并且图中每条 依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集 V1、V2,两个子集内的顶点不相邻。...2)DBDP 的介绍 现在,我们介绍动态二部问题(DBDP),通过增加两个点集 及他们相关的集 得到一个增量。表达方式同理,具体见图。 ?...,并通过一个受约束的交换邻域来保证算法的高计算效率。

    64621

    基于MapReduce的SimRank++算法研究与实现

    一次竞价在概念上包含一个查询词或短语、一个广告和对应的竞标价格,表示当用户提交对应的查询词或短语时,广告主愿意付出超过竞标价格的费用来使自己的广告得到展示和点击。在一个实际的赞助商搜索系统中。...三、SimRank++算法 在广告检索领域,用户在给定查询下点击广告链接的活动也能够抽象成一个典型的二部,当中顶点分为两类:查询和广告;每条表示在给定的查询下点击了相应的广告。...SimRank算法正是基于对广告点击二部的分析处理来进行查询重写。依据SimRank算法的基本思想能够得出两个结论:(1) 关联相似广告的查询是相似的。(2) 关联相似查询的广告也是相似的。...考虑二部的权值,能够改进SimRank算法的计算结果。...导致对应的广告点击二部也很巨大且难以切割。 因此,若要在实际应用中利用SimRank++算法重写查询,须要一种提升算法可扩展性的方法。

    43410

    赠书丨京东计算团队:基于京东Galileo 深度学习平台,电商广告作弊与反作弊

    Louvain算法示意图 (2)Fraudar 算法 Fraudar算法来自2016年度KDD会议最佳论文,是一种针对二部图中的稠密子检测算法,旨在找出平台上的伪装虚假团体。...虚假账户通过构建与正常用户的联系进行伪装,而这些伪装往往会形成一个稠密的子。如下图所示,构建用户与目标的二部。...s| = 4.92 / 5 = 0.98 二部初始和结点可疑度计算示意图。...如果在同一个时间窗口,多个用户使用了同一个IP,就可以将这个用户和IP关联一起,构建了一个由用户和节点形成的二部就是二者之间的关系。...同时,GraphSAGE可采用小批量的训练方式,通过采样邻居节点以有效减少内存开销以及训练时间。 在流量风控中为检测出作弊设备,需要将网络关系构建为包括设备统计节点和设备信息节点的二部

    76230

    学习高级数据结构:探索平衡树与的高级算法

    然而,在实际应用中,涉及大规模数据处理、高效搜索以及复杂关系建模等场景,我们需要更高级的数据结构来满足这些需求。在这篇文章中,我们将深入学习两个重要的高级数据结构:平衡树和的高级算法。 1....1.1 AVL 树:严格的平衡 AVL 树是一种最早提出的平衡二叉搜索树,它要求任何节点的左子树和右子树的高度差(平衡因子)超过 1。...当插入或删除节点后破坏了平衡性,AVL 树会通过旋转操作来重新平衡。...这些规则确保了红黑树的高度不会超过 2 倍的最小高度。...的高级算法:建模复杂关系与优化 是一种由节点和构成的数据结构,用于表示对象之间的关系。的高级算法在社交网络分析、路径搜索、网络优化等领域有着广泛的应用。

    16010

    推荐算法三视角

    视角二:视角 把用户和物品看作顶点,用户的评分在用户和物品之间建立起,就得到了一个二部;在二部的基础上添加更多的顶点和,形成一个更为复杂的,辅助二部的计算。...考虑每一条权重不一样,通过用户建立的,用户的点击的物品越多,对应的权重就越小。这就是Adamic/Adar算法的思想。...Node2Vec算法在DeepWalk的基础上,考虑随机游走的方式,引入深度优先和广度优先的权衡,能够得到更好的更灵活的顶点隐式表示。...GraphSAGE通过RandomWalk采样,解决了这个问题,用在推荐领域就是PinSage算法。从某顶点出发,深度优先走k步,得到多个子,组成一个batch进行训练,。...然后按照采样的反方向做前向传播,这就是一个k层的网络,下图是一个k为2的例子。 ? 在用户和物品的二部基础上,增加物品的属性作为顶点,建立新的,就得到了一个异质信息网络。

    1.2K20

    将并查集应用在图论中的最小生成树算法——Kruskal

    如果超过n-1条,那么当中一定存在环路,如果小于n-1条,那么一定存在连通的部分。但注意,它只是一个必要条件,不是一个充分条件。也就是说并不是n个点n-1条就一定是树,这很容易构造出反例。...我们要判断连通关系,最好的办法就是我们先删除这条,然后试着从A点出发,看看能否到达B点。如果可以,那么则认为这条可以删除。如果很大的话,每一次删除都需要遍历整张,这会带来巨大的开销。...并且每一次删除都会改变的结构,很难缓存这些结果。 因此,删除的方式并不是不可行,只是复杂度非常高,正因此,目前比较流行的两种最小生成树的算法都是利用的第二种,也就是添加的方式实现的。...这里,我们就知道了,所谓的最小生成树算法,就是从当中挑选出n-1条将它转化成一棵树的算法。...所以Kruskal算法的原理非常简单粗暴,就是对这些进行长短排序,依次从短长遍历这些,然后通过并查集来维护是否能够被添加,直到所有边都遍历结束。

    85930

    数据结构与算法-面试

    简述AVL树 AVL树是一种改进版的搜索二叉树,其引入平衡因子(左子支高度与右子支高度之差的绝对值),通过旋转使其尽量保持平衡。 任何一个节点的左子支高度与右子支高度之差的绝对值超过1。...因为平衡因子只能是 -1 0 1 即其绝对值超过1。 简述红黑树 红黑树是保持黑平衡的二叉树,其查找会比AVL树慢一点,添加和删除元素会比AVL树快一点。增删改查统计性能上讲,红黑树更优。...红黑树和 AVL 树类似,都是在进行插入和删除通过旋转保持自身平衡,从而获得较高的查找性能。红黑树保证从根节点到叶尾的最长路径超过最短路径的 2 倍,所以最差时间复杂度是 O(logn)。...排序算法稳定,时间复杂度都为 O(nlogn),空间复杂度为 O(n)。 简述 是由顶点集合和顶点之间的集合组成的一种数据结构,分为有向和无向。...简述最短路径算法 Dijkstral算法为求解一个点到其余各点最小路径的方法,其算法为: 假设我们求解的是顶点v其余各个点的最短距离。

    61830

    字典树和前缀树_前缀树和后缀树

    1.2、树的构建 举个在网上流传颇广的例子,如下: 题目:给你100000个长度超过10的单词。...请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 (1) 请描述你解决这个问题的思路; (2) 请给出主要的处理流程,算法,以及算法的复杂度。...这个过程被称为路径压缩, 这意味着树上的某些将表示一个序列而不是单独的字符. 2 BANANAS的后缀树 2是由1的后缀Trie转化而来的后缀树....那我们查找到K$或K#的话就说明这是一个后缀了. 3.5、稍微麻烦一点的事情 从45这个更新过程是相对简单的, 其中我们执行了两种更新: 一种是将某条延长, 另一种是啥都不做....本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。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

    1.3K20

    匈牙利算法详解_匈牙利算法加上最大值

    如果个数不相等,可以通过补点加0实现转化。一般使用KM算法解决该问题。 6....P的路径长度一定为奇数,第一条和最后一条都是未匹配的(根据要途经已匹配的和要经过另一个未匹配点,这个结论可以理解成第一个点和最后一个点都是未匹配点,可以在Fig.3上的增广路观察2).对增广路径编号...2. 最小点覆盖问题 另外一个关于二分的问题是求最小点覆盖:我们想找到最少的一些点,使二分所有的都至少有一个端点在这些点之中。倒过来说就是,删除包含这些点的,可以删掉所有边。...所以增广路径是匈牙利算法的核心,每找到一条增广路径,意味这M集合中的数量就会增加1,当找不到增广路径的时候,这个时候M中的数量就是我们二部的最大匹配数量。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。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

    1.1K20

    化学结构信息与图论

    这种局部结构称为2连接的组件,因为当以图形形式查看时,所有节点都由两个或更多边连接。可以说这是一个子,仅通过切割一个就不能将其分解为两个或更多部分。...可以通过应用Hopcroft-Tarjan算法来检测桥梁。通过从原始图形中删除桥,可以保留2连接的组件。 ?...在实际的库搜索中,在应用VF2之前,可以通过预先过滤与子不明显相同的那些来加快速度,例如节点数,数,原子种类,环数和大小。...部分结构匹配的情况下,可以在结构匹配时(或确定它们匹配时)中止搜索,但是在MCS的情况下,可以输出最优解,直到搜索所有可能性为止。...有必要设计诸如确定计算时间的上限,当公共边缘的数量超过阈值时中止搜索或者使用高速近似解算法的手段。 尽管即使使用VF2算法也可以计算MCS,但已经开发了许多更高效且针对特定应用的算法

    1.1K80

    【GNN】GCMC:GNN 在推荐系统中的应用

    1.Introduction 先简单介绍下二部(bipartite graph)。...二部是一种特殊的结构,所有的顶点可以被分割为两个互不相交的子集(U,V),并且每条 所关联的顶点 分别属于这两个不同的顶点集合 。 ?...二部的应用非常广泛,比如说电影推荐这样的交互数据则可以用一个二部来表示(user-movie),则是用户对电影的评分,此时的矩阵补全就是预测用户的观看后的评分。...2.GCMC 下图为 GCMC 的基本流程,在二部的矩阵补全任务转换成比链接预测问题,并使用端端的自编码器进行建模: ?...表示 user i 的邻居集合; 为基于类型(评分等级)的参数矩阵; 表示 item j 的特征向量。 从 user item 的消息传递也可以采用类似的方式,这个过程称为图卷积层。

    1.8K20

    二分最大匹配 —— 匈牙利算法

    例如, 3、 4 中红色的就是 2 的匹配。 匹配点、匹配、未匹配点、非匹配 它们的含义非常显然。...但 8 中根节点 2 非匹配叶子节点 7 显然是一条增广路,沿这条增广路扩充后将得到一个完美匹配; 真正的匈牙利树如下图所示: 算法思路 可以通过不停地找增广路来增加匹配中的匹配和匹配点...算法复杂度 以上就是匈牙利算法的基本流程,时间复杂度为 O(n^3) 需要找O(n)次增广路 对每个节点搜索增广路径时,数上限为n^2,因此复杂度为 O(n^2) 最小点覆盖问题 另外一个关于二分的问题是求最小点覆盖...读入/Input: 第一行 两个超过100的正整数N, M表示矩阵的长和宽 以下N行 每行M个数 非0即1 1为凸起方格 输出/Output: 一个整数 所需最少次数 如果我们把样例的矩阵...输入格式 Input Format 第一行为n,m(表示有m个删除的格子) 第二行m+1行为x,y,分别表示删除格子所在的位置 x为第x行 y为第y列 输出格式 Output Format

    2.2K10

    离散数学总复习精华版(最全 最简单易懂)已完结

    哈斯 画法 极大元、极小元唯一 最大元和最小元唯一:必须是所有元素都得小于或者大于他 下图中 f 不行 ?...P7 n阶完全Kn : 数 n(n-1)/2 每个顶点之间都有边 简单 : 只要没有环 和 平行就可以 生成子 : 只要点同 不一定一样 同构 : 点同 经过拉伸 可以变换为一样...P8欧拉 哈密顿 ** ? ? ? 哈密顿图例题 ? DJ斯特拉算法 求 最短路径问题 ? ? 例: ?...二部: 任意一条的两个端点一个属于V1 另一个属于V2 则G为二部 且V1 V2中每一个顶点****只有一条相关联 平面:除了顶点处 没有边交叉出现 边界: 围成回路的 面R的次数:...的长度 面:****将平面分成的若干个区域**** 性质: 1 平面的所有面的次数和等于数的二倍 2 n阶简单平面是极大平面 当且仅当他是联通的 且每个面的次数都为3 3 n-m+

    1.3K20
    领券