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。
工作中完成一个项目之后往往会花一些时间编写文档,画程序流程图。这样的好处是方便交接项目,后续也能够快速回忆。画流程图的软件有很多, 比如常用的Process,百度脑图,缺点是流程图只能以图片保存放到代码目录中,后续更改很麻烦。 这里参考Buildroot 开源库中使用的工具Graphviz ,根据相应的规则自动生成流程图。 Graphviz简介 Graphviz(英文: Graph Visualization Software的缩写) 是一个由AT&T开发的图形绘制工具,用于绘制DOT语言脚本描述的图形。支
工作中完成一个项目之后往往会花一些时间编写文档,画程序流程图。这样的好处是方便交接项目,后续也能够快速回忆。画流程图的软件有很多, 比如常用的Process,百度脑图,缺点是流程图只能以图片保存放到代码目录中,后续更改很麻烦。
现在写专业文章离不开图,有些图非常复杂但非常有规律,用PowerPoint或Visio画都很吃力,这时候会编程就轻松多了,比如下面这张状态转换图: 再比如这张数据结构图: 再比如英文小说《欺骗的女儿
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
在计算机科学中,二叉树(Binary tree)是一个连通的无环图,每个节点最多只有两个分支(即不存在分支度大于2的节点)的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。二叉树的分支具有左右次序,不能随意颠倒。最顶层的节点称为root节点,也就是根节点。每个具有1个或者2个的子节点的节点称为父节点,没有子节点的节点称为叶子节点。拥有同一个父节点的节点称为兄弟节点。
graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的工具包,它使用一个特定的DSL(领域特定语言):dot作为脚本语言,然后使用布局引擎来解析此脚本,并完成自动布局。
1. 拓扑排序 拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序:如果存在一条vi到vj的路径,则vj排在vi后面(因为只要满足这个特性就是拓扑序列,所以它不一定是唯一的)。比如在众多的大学课程中,有些课有先修课,我们可以将其抽象为拓扑排序,有向边(v, w)表明课程v必须安排在w之前,否则课程w就无法进行。我们可以想象所有的课程以及课与课之间的关系可以用一个图来表示,而拓扑排序就可以知道课程安排的顺序。然而,如果图存在圈,就没有拓扑序列。比如如果要上课程A必须上课程B,要上课程B必须上课程C,而要上课程C必须上课程
不知道你有没有找过一些工具来画数据结构的图,我反正是找了不少。windows下的visio是挺强大的,不过在linux没法使用,当然你非要使用也可以安装wine;亿图也不错,支持画数据结构图,不过是收费的。然而前面这些都不是重点,重点是他们画图都是拖拽类型的,手残党实在把持不住。最后终于发现了一款程序员画图神器-graphviz。《什么是二叉查找树》文中的树图就是用该工具画的.
给定一个机票的字符串二维数组 [from, to],子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点,对该行程进行重新规划排序。 所有这些机票都属于一个从JFK(肯尼迪国际机场)出发的先生,所以该行程必须从 JFK 出发。
在数学中,图是描述于一组对象的结构,其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象(也称为节点或点),并且每个相关的顶点对都称为边(也称为链接或线)。通常,图形以图解形式描绘为顶点的一组点或环,并通过边的线或曲线连接。--百度百科
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义:具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
一、igraph软件包创建图和网络 igraph 是一个独立的库,底层是 C,上层有 Python 和 R 接口,主要做图和网络方面的计算,附带绘图功能。 调试顶点的大小(参数vertex.size)和顶点标签(参数vertex.label.cex)的大小。 igraph中图的数据结构 igraph中基本的graph structure采用的是EdgeList,所以在igraph中自然而然的允许multiedge的存在,当然它也提供了Adjancency list(对某些算法,大部分算法接受的参数是ed
igraph 是一个独立的库,底层是 C,上层有 Python 和 R 接口,主要做图和网络方面的计算,附带绘图功能。
欧拉回路 有一天一位灵魂画师画了一张图,现在要你找出欧拉回路,即在图中找一个环使得每条边都在环上出现恰好一次。 一共两个子任务: 这张图是无向图。(50分) 这张图是有向图。(50分) 输入格式 第一行一个整数 t,表示子任务编号。t∈{1,2},如果 t=1则表示处理无向图的情况,如果t=2 则表示处理有向图的情况。 第二行两个整数 n,m,表示图的结点数和边数。 接下来 m行中,第 i行两个整数 vi,ui表示第 i 条边(从 1 开始编号)。保证 1≤vi,ui≤n。 如果 t=1则表示 vi到 ui
欧拉回路是指不令笔离开纸面,可画过图中每条边仅一次,且可以回到起点的一条回路。现给定一个图,问是否存在欧拉回路?
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。
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。
本文摘自清北学堂内部图论笔记,作者为潘恺璠,来自柳铁一中曾参加过清北训练营提高组精英班,笔记非常详细,特分享给大家!更多信息学资源关注微信订阅号noipnoi。
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。
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。
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
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。
上一章介绍了数字电路的重要概念原语,可以用来做门级的元件。这一章里,我们在原语的基础上再引入模块的概念。
图机器学习(Graph Machine Learning,简称Graph ML)是机器学习的一个分支,专注于利用图形结构的数据。在图形结构中,数据以图的形式表示,其中的节点(或顶点)表示实体,边(或链接)表示实体之间的关系。
图(graph)是一种比较松散的数据结构。它有一些节点(vertice),在某些节点之间,由边(edge)相连。节点的概念在树中也出现过,我们通常在节点中储存数据。边表示两个节点之间的存在关系。在树中,我们用边来表示子节点和父节点的归属关系。树是一种特殊的图,但限制性更强一些。 这样的一种数据结构是很常见的。比如计算机网络,就是由许多节点(计算机或者路由器)以及节点之间的边(网线)构成的。城市的道路系统,也是由节点(路口)和边(道路)构成的图。地铁系统也可以理解为图,地铁站可以认为是节点。基于图有许多经典的
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。
我们程序员在工作生活中,有很多场合下需要绘制图表,比如PPT里的图表,学习笔记的一些助记图,还有最常见的,工作中大量使用的流程图。
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、
Hello,大家好,又到了图论碎碎念时间~~祝各位狗子端午安康~~书接上回,图论基础概念呢,这里也用一个例子来讲:好比说老张端午节在外卖上点了个粽子。
首先,图可以分为有向图和无向图(这里只讨论无权图),像下面这个图就是无向图,V1 ~ V5 是图的顶点,而连接图的两个顶点的线就叫边或者专业一点的说法叫做:“度”,在无向图中,两个顶点之间的连线的方向可以是互换的,比如说,V1 顶点和 V2 顶点之间的边我们可以看做是以 V1 为起点, V2 为终点的一条边,也可以看做是以 V2 位起点, V1 位终点的一条边。由此,一个无向图的度的总数等于这个图中的边的总数的两倍,下面的那个图中一共有 7 条边,因为它是无向图,那么它的度的总数就是 14。
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。
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。
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。
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。
冬瓜一直在想着写一个系列来罗列一些在客户端开发中,根本无法用到的算法。但是在计算机科学中又是能独立出来的学科。这之中图论就是一大块。
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
最近发现一个特别好用的python库,能够绘制精美的关系图,俗话说有好东西要学会分享,所以袁厨就肝了这篇文章,大家可以参考一下。
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
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
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。
图是一种非线性数据结构, 由【顶点Vertex】 和 【边Edge】组成。我们可以将图G抽象地表示为一组顶点V 和一组边 E 地集合。
Kaspersky Cyberthreat real-time map 想体验科技宅的快感嘛?一个利用卡巴斯基杀毒软件检测到的病毒数据绘制地图的网站,有一种拥有世界的感觉~
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。
先来看看其中比较简单的数据结构 - 链表,它和数组类似,也是一个线性的结构,简单来说就是一条路径,你从头开始遍历,最终会将链表上面的节点都访问到,到达终点。
最近在做的工作比较需要一个支持任务编排工作流的框架或者平台,这里记录下实现上的一些思路。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,常见的机器学习算法:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云