如何在图R中获得选定边的顶点

在图R中获得选定边的顶点，可以通过以下步骤实现：

首先，需要确定选定的边是哪条边，可以通过边的唯一标识符或者边的属性来确定。假设选定的边是E。
接下来，遍历图R的所有边，找到与选定边E相同的边。
对于找到的与选定边E相同的边，可以通过获取边的起始顶点和结束顶点来获得选定边的顶点。
最后，将获得的选定边的顶点进行处理或者输出，根据具体需求进行相应的操作。

需要注意的是，以上步骤是基于对图R的数据结构和相关算法的理解进行的描述，具体实现可能会根据使用的编程语言和图处理库的不同而有所差异。

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ICCV19开源论文 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

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基于MeshCNN和PyTorch的三维对象分类和分割

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这样的问题还有很多，如 (Min,Max)-Cut 问题、最小损失完美匹配问题（Min-Cost Perfect Matching）、旅行商问题、图匹配问题等。...黑盒求解器的梯度我们依据从连续输入（如图中的边权重）到离散输出（如最短路径、选中的图中的边）之间的映射来考虑组合优化器，定义如下： ? 求解器最小化某种损失函数 c(ω,y)，如路径的长度。...在这种情况下，求解器可以解决最短路径问题、旅行商问题，或者其他指定边损失的问题。我们想实现的是通过 ω 来作出正确的问题描述。...具体而言，在最小损失完美匹配问题中，我们应该选择一些边，使得所有顶点都恰好被包含一次，并且边损失之和最小。网格中的每个单元都包含一个 MNIST 数字，该数字是图中具备垂直和水平方向邻近点的一个节点。...垂直向下或水平向右读取两位数字，即可确定边损失。对于这个问题，卷积神经网络（CNN）接受 MNIST 网格图像作为输入，并输出被转换为边损失的顶点损失网格。

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【数据结构】图

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数据结构—最小生成树

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数据结构面试常见问题总结怎么写_前端数据结构与算法面试题

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