很久没写过文章了,今天就分享一下大数据中的图数据库Janusgraph的存储模型。希望对想做大数据图存储的粉丝有一定的帮助吧。由于没时间画图,所以图片来源于网络和Janusgraph官网,感谢各位作者的贡献。
最短路问题也属于图论算法之一,解决的是在一张有向图当中点与点之间的最短距离问题。最短路算法有很多,比较常用的有bellman-ford、dijkstra、floyd、spfa等等。这些算法当中主要可以分成两个分支,其中一个是bellman-ford及其衍生出来的spfa,另外一个分支是dijkstra以及其优化版本。floyd复杂度比较高,一般不太常用。
图 数据结构 中 , 每个 结点 是一个 元素 , 可以有 0 个或 多个 相邻元素 , 两个结点 之间的 连接 称为 边 ;
本文主要讲解 数据结构中的图 结构,包括 深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、最小生成树算法等,希望你们会喜欢。
前面几篇已经介绍了线性表和树两类数据结构,线性表中的元素是“一对一”的关系,树中的元素是“一对多”的关系,本章所述的图结构中的元素则是“多对多”的关系。图(Graph)是一种复杂的非线性结构,在图结构中,每个元素都可以有零个或多个前驱,也可以有零个或多个后继,也就是说,元素之间的关系是任意的。现实生活中的很多事物都可以抽象为图,例如世界各地接入Internet的计算机通过网线连接在一起,各个城市和城市之间的铁轨等等。
昨天有点事停更了一天,非常抱歉!继续遗传算法可视化项目,之前文章没看的或者今天才关注的点历史消息或者这里:
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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:
本文对 Java 中稀疏数组进行了介绍,讲解了稀疏数组和定义语法、应用场景和优势,并给出了样例代码。
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。
图是一种非线性数据结构,它由节点(也称为顶点)和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接,比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据,而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法:邻接矩阵和邻接表。
图的周游:是一种按某种方式系统地访问图中的所有节点的过程,它使每个节点都被访问且只访问一次。图的周游也称图的遍历。
无向边: 若顶点 vi 到 vj 之间的边没有方向,则称这条边为无向边(Edge),用无序偶对 (vi, vj) 表示,如果图中的边都是无向边,则称该图为无向图(Undirected graphs)。
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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~)}
问题:数据结构是干什么用的呢? 我们这学期开数据结构C语言版,已经过去半学期了,还是没有头绪。去年已经学过C与C++了,觉得已经可以编写程序了呀?然后我们为什么还要学习数据结构呢?学习什么链表,插入删除数据,看代码,觉得很复杂。这是干什么用的呢?C或C++里不就已经可以插入数据,存储数据么?建个数组,运用指针不就可以很方便么?还要费这劳什子自己写一大串代码就是为了建个链表能存两个数据? 回答一: 链表的好处在于不用使用连续的内存,而是利用内存中分散的存储单元存储数据;而且链表的长度是可以任意增删
定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合。
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不少的书或博客,在介绍InnoDB引擎索引原理的时候,都会给出如下类似的两幅图(比如参考博客2和3):
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
📷 软考中级(软件设计师)——数据结构与算法(上午10分题)(下午15分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——数据结构与算法(上午10分题)(下午15分) 数组与矩阵(★★) 稀疏矩阵 线性表(★★★★★) 链表的基本操作 队列与栈 广义表(★★) 二叉树遍历 反向构造二叉树 哈夫曼树 图(★★) 完全图 拓扑排序 时间复杂度与空间复杂度(★★★★★) 深度优先·广度有限 ---- 数组与矩阵(★★) 数组的下标从0开始。 一维数组a[n]:a[i]的存储地址为: a+i*len 二维数组a[m]
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。
本文记录了一些数据结构面试常见问题,本意用于考研复试,以下面试题为网上整理的问题以及自己加入的一些问题,答案仅供参考!
事务是代表一个或者一系列操作的最小逻辑单元,这个逻辑单元内的所有操作要么全部成功,要么就全部失败。
图结构的元素之间虽然具有“多对多”的关系,但是同样可以采用顺序存储,即使用数组有效地存储图。
经常有读者问我「图」这种数据结构,因为我们公众号什么数据结构和算法都写过了,唯独没有专门介绍「图」。
图是不同于前面两种数据结构的另一种新的数据结构,线性表中元素与元素之间是被串起来的,每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继,是一种一对一的数据结构;在树的结构中,数据元素之间有明显的层次关系,并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关,但只能和上一层中的一个元素相关,是一种一对多的数据结构举个例子就是你可以有多个孩子,但是只能有一对父母。但现实中的情况是,人与人之间的关系是复杂的,不是简单的线性关系,也不全是层级关系,而可能交叉相互关系,也就是多对多的数据情况,这就图的一个概念,图是一种多对多的数据结构。
稀疏图,就是点数的平方与边数差的特别多,边数少,但点数多,就不行了,因为空间占用太大了。
PS:这篇文章是之前 为什么我没写过「图」相关的算法?的修订版,主要是因为旧文中缺少 visited 数组和 onPath 数组的讨论,这里补上,同时将一些表述改得更准确,文末附带图论进阶算法。
按照右手原则,每次选择上一顶点的最右边的下一顶点,走过一个顶点标记一个顶点,不能走被标记过的顶点,一条路走到黑,直到无路可走,然后回溯。 这个就是先走到最大深度,不能再深入后,再返回到有支路可走的顶点继续深入到最下面。
PHP数据结构(九)——图的定义、存储与两种方式遍历 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、定义和术语 1、不同于线性结构和树,图是任意两个元素之间都可以有关联的数据结构。 2、顶点:数据元素;弧:顶点A至顶点B的连线,弧是单向的,出发的点称为弧尾,抵达的点称为弧头;边:顶点A和B之间的连线,没有方向性。 3、有向图:由顶点和弧组成的图;无向图:由顶点和边组成的图。 4、完全有向图:n个顶点有n(n-1)个弧;完全无向图:n个顶点有n
数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它描述了数据之间的组织方式和关系,以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
【信息来源】 http://www.noi.cn/RequireFile.do?fid=Dt8gjEaa&attach=n 一级标准 1.程序的基本结构。 2.标识符与关键字。 3.基本数据类型。 4
顺序结构是指内存连续的存储单元进行存储,而链式结构是指 内存不连续的结构,通过一个节点指向另外一个节点的地址。
图与树相比较,图具有封闭性,可以把树结构看成是图结构的基础部件。在树结构中,如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接,便构建成一个图。
这是一个算法题目合集,题目是我从网络和书籍之中整理而来,部分题目已经做了思路整理。问题分类包括:
图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为: G=(V,E) 其中:G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中顶点之间边的集合。 在线性表中,元素个数可以为零,称为空表; 在树中,结点个数可以为零,称为空树; 在图中,顶点个数不能为零,但可以没有边。
我们在前面讲过的《克里姆算法》是以某个顶点为起点,逐步找各顶点上最小权值的边来构建最小生成树的。同样的思路,我们也可以直接就以边为目标去构建,因为权值为边上,直接找最小权值的边来构建生成树也是很自然的
20天的时间准备软件设计师,期间还要完善一些项目,时间比较仓促,特此总结一下软件设计师常用的考点,以便快速掌握。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 📷 文章目录 1️⃣前言:追忆我的刷题经历 2️⃣算法和数据结构的重要性 👪1、适用人群 🎾2、有何作用 📜3、算法简介 🌲4、数据结构 3️⃣如何开始持续的刷题 📑1、立军令状 👩❤️👩2、培养兴趣 🚿3、狂切水题 💪🏻4、养成习惯 🈵5、一周出师 4️⃣简单数据结构的掌握 🚂1、数组 🎫2、字符串 🎇3、链表 🌝4、哈希表 👨👩👧5、队列 👩👩👦👦6、栈 🌵7、二叉树 🌳8、多叉树 🌲9、森林 🍀10、树状数组 🌍11、图 5️
图(Graph),是由顶点的有限非空集合和顶点之间边的集合组成。图中有两个元素:顶点和边。
无向图中,顶点对(x, y)是无序的,顶点对(x,y)称为顶点x和顶点y相关联的一条边,这条边没有特定方向,(x, y)和(y,x)是同一条边,比如下图G1和G2为无向图
广度优化遍历:首先从顶点出发V,依次搜索任意一个邻接点,继续找V的邻接点,这样遍历。
树是一种特殊的图,与图的存储方式相同。 对于无向图中的边ab,存储两条有向边a->b, b->a。 因此我们可以只考虑有向图的存储。 (1) 邻接矩阵:ga 存储边a->b (2) 邻接表: // 对于每个点k,开一个单链表,存储k所有可以走到的点。h[k]存储这个单链表的头结点 int h[N], e[N], ne[N], idx; // 添加一条边a->b void add(int a, int b) { e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
PS:图在数据结构中有着非常大的分量,它比树有着更为复杂的形式结构,这里就不再说图的基本概念,直接就说图的存储结构,邻接矩阵和邻接表。图是有方向的,有方向的叫做弧,无方向的叫做边。存储图中各顶点本身数据,使用一维数组就足够了;存储顶点之间的关系时,要记录每个顶点和其它所有顶点之间的关系,所以需要使用二维数组。图在大多行业中的使用也是很多的,比如说游戏中两个人物的寻址,自动寻路,就是图与图直接经过计算然后移动。后序还会介绍Dijkstra(迪杰斯特拉)算法计算最短路径问题。
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