复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络,还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络,网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中,我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
40节介绍了HashMap,41节介绍了HashSet,它们的共同实现机制是哈希表,一个共同的限制是没有顺序,我们提到,它们都有一个能保持顺序的对应类TreeMap和TreeSet,这两个类的共同实现基础是排序二叉树,为了更好的理解TreeMap/TreeSet,本节我们先来介绍排序二叉树的一些基本概念和算法。 基本概念 先来说树的概念,现实中,树是从下往上长的,树会分叉,在计算机程序中,一般而言,与现实相反,树是从上往下长的,也会分叉,有个根节点,每个节点可以有一个或多个孩子节点,没有孩子节点的节点一般称
在互联世界中,用户不是独立的实体,它们彼此之间具有一定的关系,我们有时在构建机器学习模型时就包括这些关系。
数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及如何在计算机中存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。不同的数据结构有不同的特点和适用场景,选择合适的数据结构可以提高算法的效率和性能。
今天我们来聊聊 Networkx,这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
Python代表了一种灵活的编码语言,以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件,用于简化不同的任务,包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包,用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而,Matplotlib是一个流行的工具包,用于在Python中创建静态,动画和交互式可视化。
本文主要包含两个部分: 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置,添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为: G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
在计算机科学中,树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实现这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由 n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
最近,图的深度学习已经成为深度学习界最热门的研究领域之一。在这里,图神经网络(GNNs)旨在将经典的深度学习概念推广到不规则的结构化数据(与图像或文本相反),并使神经网络能够推理对象及其关系。
在Go语言中,可以使用结构体来定义一个红黑树的节点,并在该节点中添加一个表示黑高的属性。由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,其操作(如插入、删除和查找)的复杂度在最坏情况下为O(log n),其中n是树中节点的数量。因此,添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。
在红黑树中,OS-SELECT 是一个用于在树中查找特定键值的操作。给定一个红黑树的根节点和要查找的键值,该操作返回一个节点,该节点包含给定的键值,或者如果该键值不存在,则返回一个节点,该节点在最接近给定键值的搜索路径上。
空手道俱乐部(Karate Club)是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档:
已知一个包含父节点引用的二叉树和其中的一个节点,如何找出这个节点中序遍历序列的下一个节点?
首先让我们从社交网络的含义开始。 下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。 如果他们在至少一部电影中合作,他们就会用实线连接。所以,我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作,而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。 这也是一个社交网络。 任何具有个人之间联系的网络,其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。 分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人,比如谁是真正的影响者,谁是最相关的,等等。
Networkx是一套基于Python的多种网络构造库。因为之前没有学过Python,因此一点点上手,这一篇讲一讲如何在Windows环境下安装Python2.7和Networkx。
PHP数据结构(十九)——B+树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B+树是B树的变种,在数据库系统、文件系统等方面,B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1)有n棵子树的结点中含有n个关键字。(B树是n-1个关键字。) 2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着,叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方,使得B+
SDN(Software Defined Networking)是一种新型的网络架构,通过集中式的控制平面管理数据层面的转发等操作。网络的连通性是最基础的需求,为保证网络连通,控制器需应用相应的图论算
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
在OS-SELECT和OS-RANK中,我们维护一个树形结构,其中每个节点都有一个size属性,该属性表示该节点及其所有子孙节点中的元素数量。在OS-SELECT中,我们经常需要访问一个节点的size属性,以确定该节点的秩(rank)。
栈(stack)是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表,该位置是表的末端,叫做栈顶(top)。它是后进先出(LIFO)的。对栈的基本操作只有 push(进栈)和 pop(出栈)两种,前者相当于插入,后者相当于删除最后的元素。
二叉搜索树一定程度上可以提高搜索效率,但是当原序列有序时,例如序列 A = {1,2,3,4,5,6},构造二叉搜索树如图 1.1。依据此序列构造的二叉搜索树为右斜树,同时二叉树退化成单链表,搜索效率降低为 O(n)。
本文是其中第二篇,介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
这段时间在圈子里也认识了很多大佬们,从他们身上看到的是事业有成,感情幸福,还都很年轻。不禁感叹,年轻人都这么有规划,成为了别人眼中的人生赢家模样。我觉得不要太在意与别人的横向比较,更多的应该是与自己的纵向比较。因为普通人更多,我们都是在为工作、生活努力的那群人。这句话更多的是想送给一部分关注我号,目前比较焦虑的小伙伴,你要坚信只要努力,没有办不成的事。
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
最近在学习数据库相关的知识,了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引,例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
本文介绍了B+树的基本概念、特点、结构以及其在数据库和文件系统中的应用。B+树通过平衡数据存储和查询效率,在插入、删除和查询操作中表现出较好的性能。主要应用在数据库索引和文件系统中,如NTFS、ReiserFS和InnoDB存储引擎等。
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PHP数据结构(十六)——B树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B树在很多地方被称为“B-树”,因为B树的原英文名称为B-tree,很多人把其译作B-树,但是它的正确读法是B树,因此下面都用B树来表示B-tree。B树是一种多路平衡查找树,其对于加快查找速度具有重要意义。 1、定义 一棵m阶的B树(不是指m叉树,m是这棵树的度,下同),或者是空树,或者是满足下列特性的m叉树: 1)树中每个节点至多m个子树,m-1个关键字。 2)根节点若不
这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos
二叉树(Binary Tree)是指每个节点最多只有两个分支的树结构,即不存在分支大于 2 的节点,二叉树的数据结构如下图所示
栈(stack)是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表,该位置是表的末端,叫做栈顶 (top)。它是后进先出(LIFO)的。对栈的基本操作只有 push(进栈)和 pop(出栈)两种, 前者相当于插入,后者相当于删除最后的元素。
现在很多公司在招聘开发岗位的时候,都会事先在招聘信息中注明面试者应当具备的知识技能,而且在面试的过程中,有部分对于技能掌握程度有严格要求的公司还会要求面试者手写代码,这个环节很考验面试者的基础功底和实力!
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1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html#
今天给大家介绍Python语言中绘制网络结构图的可视化拓展工具-NetworkX包。NetworkX提供了丰富的数据结构和函数,使得用户能够轻松地构建、分析和可视化复杂网络。
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的图结构,提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构,顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息。 对于networkx创建的无向图,允许一条边的两个顶点是相同的,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条边,即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性,属性称作边和顶点的数据,每一个属性都是一个Key:Value对。
在上一篇博客中,我们主要介绍了四种查找的方法,包括顺序查找、折半查找、插入查找以及Fibonacci查找。上面这几种查找方式都是基于线性表的查找方式,今天博客中我们来介绍一下基于二叉树结构的查找,也就是我们今天要聊的二叉排序树。今天主要聊的是二叉排序树的查找、插入与删除的内容,二叉排序的创建过程其实就是不断查找与插入的过程,也就是说当我们在创建二叉排序树时,我们会先搜索该节点在二叉排序树中的位置,若没有找到该节点则返回该节点将要插入的父节点,然后将该结点插入。而二叉排序树结点的删除则有些复杂,分为几种情况讨
我们回忆一下AVL树,它在插入和删除节点时,总要保证任意节点左右子树的高度差不超过1。正是因为有这样的限制,插入一个节点和删除一个节点都有可能调整多个节点的不平衡状态。频繁的左旋转和右旋转操作一定会影响整个AVL树的性能,除非是平衡与不平衡变化很少的情况下,否则AVL树所带来的搜索性能提升不足以弥补平衡树所带来的性能损耗。
小编在看etcd存储(store)模块的时候,发现它在进行key和keyIndex转换的时候,用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现,整个代码不到1000行,实现的非常简练,组织分层也做的很好,并对gc和并发读写做了很多优化,值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容,本文上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
今天我们要介绍一种简单但对于合并和查找都十分高效的结构——并查集,其底层实现也十分简单,并且应用非常广泛,比如最小生成树算法中的Kruskal算法,里面有使用了并查集的结构!并且在并查集结构为了加速查找,底层使用基于hash的容器,在CPP中,叫做unordered_map! unordered_map是C++11标准的东西,其为基础类型提供了hash模板,但是如果自定义类型呢?我们如何去构建这个容器?下面会给你答案!
NetworkX是一款Python的软件包,用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络,它可以产生许多种类的随机网络或经典网络,也可以分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python,戳这里——>
红黑树(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构。 红黑树是一种平衡二叉查找树的变体,它的左右子树高差有可能大于 1,所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树(AVL),但 对之进行平衡的代价较低, 其平均统计性能要强于 AVL 。 由于每一棵红黑树都是一颗二叉排序树,因此,在对红黑树进行查找时,可以采用运用于普通二叉排序树上的查找算法,在查找过程中不需要颜色信息。
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