有一种理论认为,六度分离是人们通过一串熟人联系起来的最高程度。(你知道贝克的分离程度1,贝克认识一个你不认识的人-分离程度2)
我们有一份人的名单( P ),列出了这些人中相应的熟人的名单( A ),还有一个人( x )。我们正在尝试实现一种算法来检查person x是否尊重六度分离。如果从true到P中的所有其他人的距离最多为6,则返回P,否则为false。为了实现该算法,我考虑在邻接矩阵上实现一个邻接列表,用顶点G和边A表示图O(n^2),因为一个
我有一个耗费大量资源的长查询,需要重写它。它的明显问题是在where子句中使用"not in“。我最初的想法是重写它,去掉所有的自连接,并对子查询执行"not exists“。有没有想过这样做,或者是一个比那个更有效的想法?SELECT a.referenceid, b.memberid AS d2, d.memberid AS d4, f.memberid AS d6
F
我感兴趣的是使用分水岭算法分离图像上的特征。使用matlab教程,我试图写一个原理的小证明算法,我可以进一步使用在我的图像分析。figuretitle('Watershed transform of D')
从中间的长时间特征可以看出,特征分离似乎有些随机然而,分水岭算法似乎没有任何参数,可以用来优化其