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
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。
图结构是数据元素呈多对多关系,就是任意两个元素存在这样的关系。如果用一个公式来表示就是由顶点集合和顶点之间的关系集合组成的一种数据结构。
图中的“对象”称为结点(Node)或者顶点(Vertex),通常用圆来表示。“关系”表示顶点与顶点之间的关系,称为边(Edge)。圆与圆之间的关系用连线或者箭头来表示。
McCabe度量法是由 托马斯·麦克凯 提出的一种基于程序控制流的复杂性度量方法。又称环路度量,循环复杂度(Cyclomatic complexity), 也称为条件复杂度或圈复杂度,是一种软件度量。它认为程序的复杂性很大程度上取决于程序图的复杂性。单一的顺序结构最为简单,循环和选择所构成的环路越多,程序就越复杂。
有向图和无向图的表示法有略微的区别,注意看 G1有箭头,有向图,表示方法是 V={V~0~,V~1~,V~2~,V~3~} E = {<V~0~,V~1~>,<V~1~,V~2~>,<V~1~,V~0~>,<V~2~,V~0~>,<V~2~,V~3~>} G2无箭头,无向图,表示方法是 V={V~0~,V~1~,V~2~,V~3~} E = {(V~0~,V~1~),(V~1~,V~2~),(V~0~,V~2~),(V~2~,V~3~)}
举个栗子,大家一定都用过微信,假设你的微信朋友圈中有若干好友:张三、李四、王五、赵六、七大姑、八大姨。
为了保证总项目的顺利进行,必须要对这些子项目进行一定的先后顺序规化,为了解决这类问题,我们可以采用拓扑排序的方法。
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
说到以Tarjan命名的算法,我们经常提到的有3个,其中就包括本文所介绍的求强连通分量的Tarjan算法。而提出此算法的普林斯顿大学的Robert E Tarjan教授也是1986年的图灵奖
拓扑排序算法:给出有向图邻接矩阵 1.逐列扫描矩阵,找出入度为0且编号最小的顶点v
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。
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
1.KNN算法简介及其两种分类器 KNN,即K近邻法(k-nearst neighbors),所谓的k最近邻,就是指最接近的k个邻居(数据),即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是,在一个含未知样本的空间,可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。 在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中。其中分类器有KNN分类树KNeighborsClassifier、限定半径最近邻分类树的类RadiusNeigh
狗子们开学(上班)快乐!有没有期待这一期的图论碎碎念呢?在本期开始之前,首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。
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。
上一篇:有向图的深度优先和广度优先遍历 优先级限制下的调度问题:给定一组需要完成的任务,以及一组关于任务完成的先后次序的优先级限制。在满足限制条件的前提下应该如何安排并完成所有任务? 拓扑排序:给定一幅有向图,将所有顶点排序,使得所有的有向边均从排在前面的元素指向排在后面的元素(或者说明无法做到这一点)。 优先级限制下不应该存在有向环,一个优先级限制的问题如果存在有向环,那么这个问题 肯定是无解的。 先来解决有向环检测问题: 采用深度优先遍历来解决这个问题:用一个栈表示“当前”正在遍历的有向路径上的顶点。一
你有没有想过用AI来画画?ChatGPT是一款基于GPT-3的聊天模式的AI绘画工具,它可以根据你输入的关键词/咒语/提示词Prompt来生成不同风格和主题的画作。Prompt是一些简短的文字,可以用来指导ChatGPT的创作过程。在这篇文章中,我将展示一些用ChatGPT和不同的Prompt创造出来的有趣和创意的AI画作,并分析它们的特点和效果。你准备好看看AI能够画出什么样的奇妙画面了吗?
软件复杂性主要表现在程序的复杂性。程序的复杂性主要指模块内程序的复杂性。它直接关联到软件开发费用的多少、开发周期长短和软件内部潜伏错误的多少。同时它也是软件可理解性的另一种度量。
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
本来定在二月份参加美赛,因为A题是连续型的比较适合我们队,但是今年放的三道题都是数据题,做到第二天其实就觉得,怎么说,感觉之前准备的不是很充分,赛前没有很认真做画图的这一部分工作,现在想来还是很亏的,因为在比赛的时候其实大家思路都差不多,不会说大家都是本科阶段,你做这题能搞个神经网络我只能搞个层次分析,不存在的,甚至很多时候讲道理还是站在巨人的肩膀上做事的,查查别人之前在这一方面的论文,其实还是看你论文里面的插图精致不精致,很正常,因为在评审过程中评委也是人,他们看数学式子可能也没有去深究,甚至只是看个大概,更不用说你去熬夜辛辛苦苦写的那些英文了,最多是你写的式子看不懂and你的插图他没看懂可能会看看你写的文字部分。
在数据分析报告中,条形图是很常见的一种表现形式,可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中,为了更加直接、美观,对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包,也可以画出有特色的条
六人定律,相信大家一定都不会陌生。简单的说,你只需要通过6个人,就可以认识到世界上所有的人。足以说明,世界就像一张网,任何事物之间都能找到关系。
搜索一个图是有序地沿着图的边訪问全部定点, 图的搜索算法能够使我们发现非常多图的结构信息, 图的搜索技术是图算法邻域的核心。
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——>
networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,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。
Kosaraju算法可以求出有向图中的强连通分量个数,并且对分属于不同强连通分量的点进行标记。它的算法描述较为简单: (1) 第一次对图G进行DFS遍历,并在遍历过程中,记录每一个点的退出顺序。以下
引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”,每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数加1,当一个对象的引用被销毁时减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 什么是循环引用?A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数虽然都为1,但显然应该被回收,例子: a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b
迪杰斯特拉算法是一种解决加权有向图中单源最短路径问题的算法。该算法适用于从一个节点到其他所有节点的距离计算,并可以使用堆优化来提高时间效率。
在中学的时候地理课上,老师教过我们如何根据地图上面测量的距离来计算实际空间上距离。
图是计算机科学中的一种重要数据结构,它是由节点和边组成的集合,用于表示物体之间的关系。本篇博客将重点介绍图的基本概念和表示方法,包括有向图、无向图、带权图的概念,以及邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法,并通过实例代码演示图的创建和基本操作,每行代码都配有详细的注释。
上回说到,LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组,通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始!
拓扑排序在工程管理领域中的应用广泛,可用于判断工程能否顺利开展,即判断有向图中是否存在回路。对于一个有向图,先由键盘输入其顶点和弧的信息,采用恰当存储结构保存该有向图后,依据拓扑排序算法思想输出其相应的顶点拓扑有序序列,并提示用户是否存在回路。
Each of Farmer John's N cows (1 ≤ N ≤ 1,000) produces milk at a different positive rate, and FJ would like to order his cows according to these rates from the fastest milk producer to the slowest.
本文适用于bupt的离散数学,或了解学习群论相关知识。 我们说一个集合A到B的二元关系是一个集合,这个关系集合是A和B集合的笛卡尔乘积构成的大集合的子集。对于a∈A,b∈B,记号写成aRb,或者(a,b)∈R。举个例子,
废话不多说,上来撸干货。 我们知道,实现图共有两种常用的方法:邻接矩阵、邻接表法。接下来我们就来一一介绍这两种方法。 实际上,图的存储结构有些复杂,为了方便读者理解,也为了方便笔者的写作,这部分的篇幅会长一些,稍有些啰嗦,还望见谅。
本教程以解决在使用OFFICE办公软件实用的问题为引导,从最基础的使用知识一点点的深入,最后到熟练使用OFFICE办公软件。
存档: 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #define maxv 10 4 #define max 10 5 typedef char elem; 6 typedef int elemtype; 7 #include "queue.h" 8 #include "mgraph.h" 9 void main() 10 { 11 mgraph g; 12 printf("1.初始化函数测试:\n"); 13 ini
如果我们给不同的边加上一个值,这个值称为边的“权重”或者“权”,这样的图就称为“加权图”。
(1)Networks (also known as Natural Graphs):其实就是我们实际生活中会遇到的真实的图,比如社会人际关系、基因组、我们的想法
A. 神经网络是一种数学函数,它接收输入并产生输出。 B. 神经网络是一种计算图,多维数组流经其中。 C. 神经网络由层组成,每层都具有「神经元」。 D. 神经网络是一种通用函数逼近器。
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。
KEGGgraph 包可以解析kgml 文件,从中得到不同对象之间的网络结构,并在此基础上进一步挖掘其中的信息。
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题,我们今天就来讲讲这道题的含义和解法,包含Python编码全过程。
•引用计数:Python在内存中存储每个对象的引用计数,如果计数变成0,该对象就会消失,分配给该对象的内存就会释放出来。•标记-清除:一些容器对象,比如list、dict、tuple,instance等可能会出现引用循环,对于这些循环,垃圾回收器会定时回收这些循环(对象之间通过引用(指针)连在一起,构成一个有向图,对象构成这个有向图的节点,而引用关系构成这个有向图的边)。•分代收集:Python把内存根据对象存活时间划分为三代,对象创建之后,垃圾回收器会分配它们所属的代。每个对象都会被分配一个代,而被分配更年轻的代是被优先处理的,因此越晚创建的对象越容易被回收。
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:
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
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。
一个图G = (V, E)由一些点及点之间的连线(称为边)构成,V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中,点的空间位置,边的区直长短都无关紧要,重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
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