图编辑距离(GED)和(非)-isomorphic图

图编辑距离（Graph Edit Distance，GED）是一种用于衡量两个图之间相似度的度量方法。它衡量的是将一个图转换为另一个图所需的最小编辑操作数，包括插入、删除和修改节点以及插入、删除和修改边。

GED的计算是一个NP-hard问题，因为它需要考虑所有可能的编辑操作序列。因此，通常使用启发式算法来近似计算GED。常用的启发式算法包括A*搜索算法、基于动态规划的算法和基于图匹配的算法。

GED在许多领域都有广泛的应用，包括图像处理、模式识别、生物信息学和社交网络分析等。在图像处理中，GED可以用于图像检索、图像分类和图像生成等任务。在生物信息学中，GED可以用于比较蛋白质结构和基因组序列等。

腾讯云提供了一些与图编辑距离相关的产品和服务，如图数据库TGraph、图计算引擎Graph Engine和图像识别服务。这些产品和服务可以帮助用户在云环境中进行图编辑距离的计算和应用。

• TGraph：腾讯云的图数据库产品，提供高性能的图数据存储和查询服务。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/tgraph
• Graph Engine：腾讯云的图计算引擎，支持大规模图数据的计算和分析。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/ge
• 图像识别服务：腾讯云提供的图像识别服务，可以用于图像检索和图像分类等任务。官方链接：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition