图是一种比线性表和树更为复杂的数据结构。在线性表中，数据元素之间仅有线性关系，每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继；在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，并且每一层中的数据元素可能和下一层中的多个元素（即其孩子结点）相关，但只能和上一层中一个元素（即其双亲结点）相关； 而在图结构中，结点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。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。
tarjan算法 一个关于有向图的联通性的神奇算法。 基于DFS（迪法师）算法，深度优先搜索一张有向图。 名词的储备，有备无患 强连通(strongly connected)： 在一个有向图G里，设两个点 a、b。发现，由a有一条路可以走到b，由b又有一条路可以走到a，我们就叫这两个顶点（a，b）强连通。 强连通图(Strongly Connected Graph)： 如果在一个有向图G中，每两个点都强连通，我们就叫这个图，强连通图。 强连通分量(strongly connected c
本篇主要讲有向图的两个方面，1、有向图的数据类型，2有向图的可达性分析。要是了解的同学欢迎讨论 。当然拉觉得无趣的也可以跳过。
使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
今天是《python算法教程》的第7篇读书笔记，笔记的主要内容是通过python的遍历方式找出有向图的强连通分量。 强连通分量定义 在有向图G中，如果两个顶点vi,vj间（vi>vj）有一条从vi到v
DAG是公认的下一代区块链的标志。本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。 关键字：DAG，有向无环图，算法，背包，深度优先搜索，栈，BlockChain，区块链 图 图是数据结构中最为复杂的一种，我在上大学的时候，图的这一章会被老师划到考试范围之外，作为我们的课后兴趣部分。但实际上，图在信息化社会中的应用非常广泛。图主要包括： 无向图，结点的简单连接 有向图，连接有方向性 加权图，连接带有权值 加权有向图，连接既有方向性，又带有权值 图是由
原理是使用Graphviz(Graph Visualization Software)解析生成的dot脚本得到最终展示给我们的图信息。 dot是Graphviz用于画有向图和无向图语言，语法简单。 dot的抽象语法
作者：Jakub Łącki,Slobodan Mitrović,Krzysztof Onak,Piotr Sankowski
图论（Graph theory）是数学的一个分支，它以图为研究对象，研究顶点和边组成的图形的数学理论和方法。
这是《算法图解》第六篇读书笔记，涉及的主要内容为图结构、深度优先搜索和广度优先搜索。 1.图 1.1图的概述 图(graph)是一种基本的数据结构，它由点和边构成。 根据边有无指向性，可将图分为有向图、无向图。这两种图分别表明点与点之间的关系是单向的(有向图)还是过双向的(无向图)。 1.2图的用途 图可用于表示物体之间的关系，以及用于查找两地点之间的最短路径等。 1.3图的存储结构(python实现有向图) 图的存储结结构可分为邻接矩阵和邻接列表。 下文将按下图展示邻接矩阵和邻接表。 先约定三点：
01 — Spark背景介绍 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，中文翻译弹性分布式数据集，是一个容错的、
在自然语言处理领域，我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本，往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时，在很多推荐系统中，由于无法直接就整体文本进行利用，往往会现对文本进行汇总，常用的方法就是embedding或者关键词抽取，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
在C++中，内存泄漏的范围更大一些。有些对象被分配了内存空间，然后却不可达，由于C++中没有GC（Garbage Collection垃圾回收），这些内存将永远收不回来。在Java中，这些不可达的对象都由GC负责回收，因此程序员不需要考虑这部分的内存泄露。
这是系列文章中的第一篇：使用GraphvizOnline可视化ASP.NETCore3.0终结点。.
内存泄漏：对象已经没有被应用程序使用，但是垃圾回收器没办法移除它们，因为还在被引用着。
OSPF（Open Shortest Path First）是一种在自治系统（Autonomous System，AS）内部使用的路由选择协议。它采用链路状态路由算法，能够动态计算最短路径，并支持基于IP的路由。
广度优先搜索算法(Breadth First Search)，又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索"，简称BFS。
拓扑排序是可以用图模拟的另一种操作方式。 他可用于表示一种情况，即某些项目或事件必须按照某种顺序排列发生。 基本思想： 步骤1、找到一个没有后继的顶点 步骤2、从图中删除这个顶点，在列表的前面插入顶点标记 以下为java源码： /** * @author hasee * @TIME 2017年5月4日 * 有向图的拓补排序 * 步骤1、找到一个没有后继的顶点 * 步骤2、从图中删除这个顶点，在列表的前面插入顶点标记 */ public class TopoApp { //测试
我在某个技术群里发现很多人对GC的问题是最多的。确实，由于Java的GC经常会刷存在感（例如占用大量的CPU时间，full gc时直接失去响应），GC的问题就成了初级的Java程序员向中级程序员进步过程中不得不面对的一个问题。但是到目前为止，我还没有在网上看到一个系统的全面的针对Java GC进行总结的文章。我希望在我的公众号里专门针对Java GC做一下梳理。 这一期，我们先从Java的分代式GC讲起。 垃圾回收（Garbage Collection，GC），本质上是一种自动内存管理技术。我们知道在C或
本文节选自《深度学习轻松学》第九章—图像的语义分割，作者冯超。 福利提醒：想要获得本书，请在评论区留言，分享你的深度学习经验，第8、18、28、38以及48楼的用户可获得《深度学习轻松学》。同一用户评论仅认可最早的一条。 上个小节基本上完成了对FCN的基本介绍。FCN是一个将High-level问题的模型框架应用到Low-level问题的成功案例。但是，这个方法并没有完全解决问题。 在深度学习火热前，图像分割问题经常使用概率图模型的方式进行建模求解，于是很多人开始尝试了CNN和CRF模型结合的手段进行
0 1 0 1 2 1 2 1
对于JVM的垃圾回收机制来说，是否回收一个对象的标准在于：是否还有引用变量引用改对象？只要有引用变量引用对象，垃圾回收机制就不会回收它。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
无向图存在欧拉回路的充要条件 一个无向图存在欧拉回路，当且仅当该图所有顶点度数都为偶数,且该图是连通图。 有向图存在欧拉回路的充要条件 一个有向图存在欧拉回路，所有顶点的入度等于出度且该图是连通图。
tarjan算法讲解。 tarjan算法，一个关于 图的联通性的神奇算法。基于DFS算法，深度优先搜索一张有向图。！注意！是有向图。根据树，堆栈，打标记等种种神奇方法来完成剖析一个图的工作。而图的联通性，就是任督二脉通不通。。的问题。 了解tarjan算法之前你需要知道： 强连通，强连通图，强连通分量，解答树（解答树只是一种形式。了解即可） 强连通(strongly connected)： 在一个有向图G里，设两个点 a b 发现，由a有一条路可以走到b，由b又有一条路可以走到a，我们就叫这两个顶点（a，
给定带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是非负实数。另外，还给定V中的一个顶点， 称为源。现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。这里路的长度是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题。
思路： 看了discuss，咋有那么多人纠结无向图和有向图的区别。而且我也并没有理解所谓的答案： 顶点数 - 最大匹配数 / 2，说说我的思路吧。首先在二维矩阵中，对邻接城市进行建图时，它一定可以建成二分图，所以这里也没有所谓的无向图和有向图区分，个人认为无向图和有向图做匹配答案是一样的。
内存管理的目的就是让我们在开发中怎么有效的避免我们的应用出现内存泄漏的问题。内存泄漏大家都不陌生了，简单粗俗的讲，就是该被释放的对象没有释放，一直被某个或某些实例所持有却不再被使用导致 GC 不能回收。最近自己阅读了大量相关的文档资料，打算做个 总结 沉淀下来跟大家一起分享和学习，也给自己一个警示，以后 coding 时怎么避免这些情况，提高应用的体验和质量。
图(Graph)是由顶点和连接顶点的边构成的离散结构。在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，很多问题都可以使用图模型进行建模求解。例如：生态环境中不同物种的相互竞争、人与人之间的社交与关系网络、化学上用图区分结构不同但分子式相同的同分异构体、分析计算机网络的拓扑结构确定两台计算机是否可以通信、找到两个城市之间的最短路径等等。
在Java中，它的内存管理包括两方面：内存分配（创建Java对象的时候）和内存回收，这两方面工作都是由JVM自动完成的，降低了Java程序员的学习难度，避免了像C/C++直接操作内存的危险。但是，也正因为内存管理完全由JVM负责，所以也使Java很多程序员不再关心内存分配，导致很多程序低效，耗内存。因此就有了Java程序员到最后应该去了解JVM，才能写出更高效，充分利用有限的内存的程序。 1.Java在内存中的状态 首先我们先写一个代码为例子： Person.java 1 package test;
在使用MAT分析项目的内存泄漏问题时，其中有一个支配树（Dominator）视图。如果我们把Java对象之间的引用关系看做一张有向图（可以存在环）的话，对象的支配树体现了对象之间的支配关系。如果所有指向对象B的路径都要经过对象A，则认为对象A支配对象B。如果对象A是离对象B最近的支配对象，则认为对象A是对象B的直接支配者。
图的概念介绍得差不多了，大家可以消化消化再继续学习后面的内容。如果没有什么问题的话，我们就继续学习接下来的内容。当然，这还不是最麻烦的地方，因为今天我们只是介绍图的存储结构而已。
分手厨房（Over Cooked!）是一款以高难度合作著称的游戏，在形形色色的厨房中，你需要和你的同伴一起克服重重难关，按照指定的顺序生产出美味佳肴，满足客人的味蕾。在游戏过程中，制作一道菜需要完成许多的步骤，以第一关中的寿司为例，需要蒸米饭、切鱼片、切黄瓜、然后用紫菜把他们包在一起，与此同时你还要兼顾洗掉脏盘子。不难看出，当有多个玩家参战的时候，这里有些工序是可以同时进行的（比如蒸米饭和切鱼片），但也有些工序是有顺序依赖的（比如只有一个案板，那么切鱼片和切黄瓜就不可能同时进行），那么，如何才能将所有的工序进行一个合理的排序，来保证其正常运作呢？
题目来自于力扣https://leetcode-cn.com/problems/all-paths-from-source-to-target
图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
二叉树（Binary Tree）是一种重要的树状数据结构，它由节点构成，每个节点最多有两个子节点：一个左子节点和一个右子节点。这种结构使得二叉树在计算机科学和编程中具有广泛的应用。
Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
对于网络图，其实我们并不陌生，用的比较普遍的是Cytoscape这个软件。不过，我们今天的主角是R包---igragh。相比Cytoscape，igragh的便利之处就是你不用趴在电脑上很痛苦的去一一调整节点的大小，颜色等属性。接下来，我就开启小白学习之旅了。
对于GC 来说，当程序员创建对象时，GC就开始监控这个对象的地址、大小以及使用情况。 通常，GC 采用有向图的方式记录和管理堆(heap)中的所有对象。通过这种方式确定哪些对象是"可达的"，哪些对象是"不可达的"。当GC 确定一些对象为"不可达"时，GC 就有责任回收这些内存空间。 可以。程序员可以手动执行System.gc()，通知GC 运行，但是Java 语言规范并不保证GC 一定会执行。
2006年，研究者对深度神经网络的兴趣再度复兴，而这主要归功于Hinton等人发现的高效新方法。借助深度信念网络（Deep Belief Nets, DBN），当时研究者可以在未标注数据上预训练深度神经网络，这是一种生成模型的方式。预训练完成后，神经网络可以在标注数据上实现判别式的精调，从而获得很好的效果。 这就是最初深度网络的训练方法，也是令深度学习进入ML社区的开创性新研究。尽管目前训练深度神经网络不再需要这种预训练，但它的思想及做法仍深深影响着当前的研究者。 刚刚，Geoffrey Hinton受邀远程为北大学子做了一场分享，深入介绍了深度信念网络的理论知识。
内存问题是个老大难，对用户来说，泄漏或者不合理的内存使用最终会反映到性能和体验上，并且极易造成 OOM( Out Of Memories ) 而闪退， 而对开发者来说更为头疼：
给一个矩阵，其中0代表海洋，其他数字代表高度， 秉着水往低处流的原则，求出能够 流向任意海洋的点。 比如说 0 0 0 1 2 3 0 0 1 2 2 4 3 2 2 1 1 3 3 2 0 0 3 3 3 2 3 3 那么就要给出 第二行的4 （这有这点出发，能够找到连通道四个0的区域的一条非递增 路线），当然也有可能找不到这样的点，或者找到多个点。 小编解答： 题目类型TAG： 图论，搜索，并集，扩散染色 一句话思路： 从原题矩阵中建立一个有向图，其中结点是矩阵中等高联通区域，而有向边连接的这些结
在本问题中，有根树指满足以下条件的有向图。该树只有一个根节点，所有其他节点都是该根节点的后继。每一个节点只有一个父节点，除了根节点没有父节点。
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