割边：如果删除某条边，图不再连通。 如何求割边呢？只需要将求割点的算法修改一个符号就可以。只需将low[v]>=num[u]改为low[v]>num[u]，取消一个等号即可。...low[v]>=num[u]代表的是点v是不可能在不经过父节点u而回到祖先（包括父亲）的，所以顶点u是割点。 ...倘若顶点v不能回到祖先，也没有 另外一条路能回到父亲，那么u-v这条边就是割边 #include using namespace std; const int maxn=...=father)//已经访问但是 这个点不是cur的父亲， //则说明此时的i为cur的祖先，因此需要更新当前结点cur能访问到的最早结点 {...;i<m;i++) { int a,b; scanf("%d %d",&a,&b); e[a][b]=1; e[b][a]=1;//建立边
PS:本文内容大部分借(chao)鉴(xo)自yhqz 树的删边游戏 给出一个有 N个点的树，有一个点作为树的根节点。游戏者轮流从树中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。...结论 叶子节点的SG值为0；中间节点的SG值为它的所有子节点的SG值加1后的异或和。 无向图的删边游戏 一个无相联通图，有一个点作为图的根。...游戏者轮流从图中删去边，删去一条边后，不与根节点相连的部分将被移走。 谁无路可走谁输。...结论 对于这个模型，有一个著名的定理——Fusion Principle 我们可以对无向图做如下改动：将图中的任意一个偶环缩成一个新点，任意一个奇环缩成一个新点加一个新边；所有连到原先环上的边全部改为与新点相连...这样的改动不会影响图的SG 值。 这样的话，我们可以将任意一个无向图改成树结构，“无向图的删边游戏”就变成了“树的删边游戏”。
https://www.luogu.com.cn/problem/P3916 题目描述 给出NN个点，MM条边的有向图，对于每个点vv，求A(v)A(v)表示从点vv出发，能到达的编号最大的点。...M \le 10^31≤N.M≤103； • 对于100% 的数据，1 \le N , M \le 10^51≤N,M≤105。 题解：反向建边，再进行搜索。...例如题目中，反向建边后是：2->1，4->2，3->4，从大到小开始DFS。...（反向建边后，如果遍历该节点连接的边，即能够到达的地方，比如e[4] 里面存储了2，那么2一定能到达4，如果之后遍历3，2，1的时候，一定也不会比4大。关键是从大到小进行了遍历。）...这样子如果当前点的ans[ ]有数值了，就说明已经遍历过了，而且肯定比当前要大，就不需要再继续遍历下去。 碎碎念：正常建边，然后跑DFS，一大半样例会TLE，只有我这样子的憨憨才会这样子做。。。
现在大多数用的显示器都是大屏的，所以我们美工在设计海报时都会用大图，但还是有一部分朋友是用小屏幕，那么，如何实现大图居中超过的部分两边自动隐藏呢？...ytkah也遇到这样的情况，一起来看看怎么解决吧 需要为div设置一个高度，本例是335px，自动隐藏的属性...然后要为图片设置left：50%；margin-left:-960px（图片长度的一半）；position：absolute； 这样改造之后基本上通用的屏幕都能正常显示图片的中间部分，不会出现左右推移的情况发生
对于图来说，储存方式无非就是邻接矩阵、邻接表，今天看了看链式前向星的储存方式，说来说去不还是链表，是一种链表的简单的实现方式，还是比较好理解的。...被坑不止一次，可能是非洲人 int tot=0；//图储存空间的假指针 int head[maxn];//表头，用于存图的的左端点 int next[maxn*100];//链式前向星的精髓，对于一个左端点他的右端点...int ege[maxn*100];//储存边权 int ver[maxn*100];//储存右端点 void add（int x,int y,int e) //建图，在图中添边 { ver[...tot++]=y; next[tot]=head[x]; ege[tot]=z; head[x]=tot; //如果是无向图可以在这里反向添边，也可以在使用时，反向使用一边...【边集数组】 边集数组是由两个一维数组构成，一个是存储顶点的信息，另一个是存储边的信息，这个边数组每个数据元素由一条边的起点下标（begin），终点下标（end）和权（weight）组成。
2022-07-31：给出一个有n个点，m条有向边的图， 你可以施展魔法，把有向边，变成无向边， 比如A到B的有向边，权重为7。施展魔法之后，A和B通过该边到达彼此的代价都是7。...求，允许施展一次魔法的情况下，1到n的最短路，如果不能到达，输出-1。 n为点数, 每条边用(a,b,v)表示，含义是a到b的这条边，权值为v。...点的数量 <= 10^5，边的数量 <= 2 * 10^5，1 <= 边的权值 <= 10^6。 来自网易。 答案2022-07-31： 单元路径最短算法。dijkstra算法。 点扩充，边扩充。...("测试结束"); } // 为了测试 // 相对暴力的解 // 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 fn min1(n: i32, roads...// 尝试每条有向边，都变一次无向边，然后跑一次dijkstra算法 // 那么其中一定有最好的答案 func min1(n int, roads [][]int) int { ans := 2147483647
结果示意图 A:迭代器概述 * 集合是用来存储元素,存储的元素需要查看,那么就需要迭代(遍历) B:案例演示 * 迭代器的使用 Iterator类 返回在此 collection 的元素上进行迭代的迭代器...Iterator类中的方法 hasNext() :boolean类型,如果任然有迭代（遍历）就返回true next(): 返回迭代的下一个元素 Collection存储自定义对象并用迭代器遍历...* 集合是用来存储元素,存储的元素需要查看,那么就需要迭代(遍历) * B:案例演示 * 迭代器的使用 Iterator类 返回在此 collection 的元素上进行迭代的迭代器 Iterator...类中的方法 hasNext() :boolean类型,如果任然有迭代（遍历）就返回true next(): 返回迭代的下一个元素 * Collection存储自定义对象并用迭代器遍历 */ @SuppressWarnings...System.out.println(i.next());//打印迭代的下一个元素 } } }
Graph Server； Nebula Graph Server 收到后，根据正向边的信息对应补充出反向边的信息，并将这个 AddEdgeRequest 分别发往正反向边对应的主机； Nebula...，返回给 Nebula Console； 流程图如下： [正反向边的最终一致性——TOSS 介绍] 这里，对网络 / 分布式编程比较熟悉的同学可能现在就看出问题了：因为 Graph 对于两个 Storage...的调用使用 RPC，那么当 INSERT 操作执行的次数足够多，就一定会遇到一边 RPC 成功，另一边 RPC 失败（超时）的情况。...换句话说，可能出现一个 INSERT 正向边成功，反向边失败的情况。 这种结果会反馈给客户端：如果用户有正反向边属性一致的需求，就需要对 failed 的 request 做无限重试。...于是，诞生了一个需求——保证正反向边的原子性，即变更边时，正反边要么同时变更成功，要么同时变更失败。
1、点击[文件] 2、点击[生成] 3、点击[随机图] 4、点击[节点数] 5、点击[确定] 6、点击[数据资料] 7、点击[边] 8、点击[输出表格] 9、点击[保存]
模式匹配的思路 知道 Pregel 的计算原理之后，那么怎么实现模式匹配呢，主要就是根据迭代的思想，不停地将边信息聚合到点上，在迭代的过程中控制发送消息的逻辑来实现特定模式的路径。...，变更为key:path，过滤掉小于 2 条边的路径，再按照key分组，就得到了目标点对应的子图路径了，这样是不是就拿到了 A 和 G 各自的2度点边了呢！...思路延伸 2 度扩散这个例子还是比较简单的，实际业务中，会有很多的情况，当然图的结构也会比较复杂，比如： 不同标签的点如何遍历 不同类型的边如何遍历 出现环路如何解决 边的方向是有向还是无向 多条边如何处理...一次迭代就是积累一层的路径信息，所以迭代次数与图的深度一致。...可以通过优化过滤掉不必要发送的信息来解决； 迭代的次数有限，太多了则会出现内存爆炸，不过一般业务中超过 10 层以上的情况也很少； 由于节点 ID 通常是 String，需要提前做映射表，计算完又要转换回来
std::string中的很多操作都是基于迭代器的——这样的话，很多操作，我们都需要先调用find或者直接遍历字符串拿到操作区间的迭代器，然后再进行实际的操作。...的这些字符串的find算法的返回值都是boost::iterator_range类型的一对迭代器。...很多时候,我们会希望删除字符左右两边的空白字符。...Boost提供了几个算法来实现这个功能。 trim_left()删除字符串左边的空白。 trim_right()删除字符串右边的空白。 trim()删除字符串左右两边的空白。...trim系列的copy版本。 有时候,我们想要删除的不仅仅是字符串左右两边的空白,而是其它一下特定的字符。
没什么说的，需要 #include 1.大小写转换 std::string s("test string"); boost...","test stringc"}; 3.去掉字符串两边空格 std::string s(" test string "); boost::trim_left(s);...4.查找字符串 这里复制粘贴一段 1 find_first() 从头查找字符串中的子字符串，返回这个子串在原串中的iterator_range迭代器 Example: char ToUpper...2 ifind_first() 从头查找字符串中的子字符串，返回这个子串在原串中的iterator_range迭代器(不区分大小写) 3 find_last() 从尾查找字符串中的子字符串，返回这个子串在原串中的...iterator_range迭代器 4 ifind_last() 从尾查找字符串中的子字符串，返回这个子串在原串中的iterator_range迭代器(不区分大小写) 5 find_nth() 找到第
大图可视化一直是大数据可视化领域的一个关键技术，当前有各种办法，但是今年出来了一个LargeVis的技术，因此对这个技术进行复现和学习一下。...1) 高效KNN图构建算法 在t-SNE的改进算法中，高维空间距离相似性我们只考虑与xixi最接近的若干个邻居点，这实质上就是一个构建kNN图的过程。...具体来说，第一步先利用随机投影树得到一个空间划分，在此基础上寻找每个点的kk近邻，得到一个初步kNN图，这个kNN图不要求完全准确。...利用负采样和边采样优化之后，LargeVis还用到了异步随机梯度下降来进行训练，这项技术在稀疏图上是非常有效的，因为不同线程采样的边所连接的两个节点很少有重复的，不同线程之间几乎不会产生冲突。...改进算法的基础上，参考了近年来较为新颖的优化技巧，如随机投影树、负采样、边采样(实质也是负采样)等，直接将训练的时间复杂度降至线性级。
原因 2：mev-boost 是中立的基础设施 虽然 mev-boost 是由 Flashbots 与以太坊基金会和客户端团队合作建立的，但它在两个主要方面作为中立的基础设施被开发。...原因 3：mev-boost 是安全和冗余的 mev-boost 从一开始就以以太坊安全为主要目标来设计。它的设计使验证者最坏的情况是失去一个区块的 MEV 收入。...为了防止任何对以太坊活性（liveness）的风险，mev-boost 被实现为共识客户端的一个边车（sidecar）。...为了确保高水平的数据可用性，mev-boost 引入了相互信任的中继者，它位于构建者和验证者之间，负责模拟区块，过滤掉不好的区块，并托管区块体。中继活动是公开的，允许整个网络监控其性能。...mev-boost 今天就可以使用，而协议内的 PBS 仍然是一个活跃的研究领域。”私人市场"通常可以更快地迭代出一个成功的设计，并允许我们将 PBS 纳入以太坊之前建立更多的知识。
Morningside Campus.图片来源：https://www.cs.columbia.edu/~pblaer/projects/path_planner/ 为了实现Voronoi路径规划，首先用一系列的离散点集序列组成的小线段模拟逼近多边形障碍物的每个边...Voronoi Edge，然后通过图搜索算法(Dijkstra等)就可以生成一条从起点到终点的安全行驶路线。...对Cost求解最优解的方法采用梯度下降法(gradient descent)，即通过多次迭代，调整 使得Cost Function取得最小值。...起始值: ,其中 迭代：遍历除起点和终点外的所有点，更新 循环执行迭代过程直到达到迭代次数上限或者Cost Function梯度下降至指定阈值。...： 图片来源:Local and Global Motion Planning for Unmanned Surface Vehicle 相关代码 1、Boost Voronio Diagram。
安装 虽然是个python库，但是毕竟是要做大量数据计算的，因此graphtool在底层使用了Boost, CGAL 和 expat这几个C++库(Boost是扩展的标准库，CGAL是一个计算几何算法库...下面稍微整理下大概用途，方便查找： graph_tool主要用于是图的加载、构建、删除、持久化、迭代graph_tool.centrality主要用于计算与图的中心度相关的信息graph_tool.clustering...graph_tool.topology主要包装了图的拓扑性质，比如最短路，最小生成树，拓扑排序等等graph_tool.util主要是一些节点和边的查找方法 简单说明 图的构建 graph-tool支持有向图和无向图...，默认是无向图，他将节点用一个编号表示，边用开始节点和终结点的编号来表示。...当我们删除一个节点时，实际上是将这个节点与最后一个节点交换索引，然后将总的编号减一。因此当我们迭代删除的时候，要按照节点编号逆序遍历删除。
整个www可以看作一张有向图图，节点是网页。如果网页A存在到网页B的链接，那么有一条从网页A指向网页B的有向边。...初始时，可以设置每个网页的重要性为1。上面公式等号左边计算的结果是迭代后网页i的PR值，等号右边用到的PR值全是迭代前的。...使用TextRank提取关键字 将原文本拆分为句子，在每个句子中过滤掉停用词（可选），并只保留指定词性的单词（可选）。由此可以得到句子的集合和单词的集合。 每个单词作为pagerank中的一个节点。...在一个窗口中的任两个单词对应的节点之间存在一个无向无权的边。 基于上面构成图，可以计算出每个单词节点的重要性。最重要的若干单词可以作为关键词。...使用TextRank提取摘要 将每个句子看成图中的一个节点，若两个句子之间有相似性，认为对应的两个节点之间有一个无向有权边，权值是相似度。
今天，收到一个很有意思的提问，如何实现类似如下的背景效果图： 嗯？核心主体是由多个六边形网格叠加形成。 那么我们该如何实现它呢？使用纯 CSS 能够实现吗？...因此，在这个需求中，我们可能不得不退而求其次，一个六边形实现使用一个标签完成。 那么，就拿 1 个 DIV 来说，我们有多少实现六边形的方式呢？...使用伪元素的优点是可以很方便地控制六边形的大小、颜色等样式。 当然，上述的代码不是一个正六边形，这是因为正六边形中，元素的高是元素的宽的 1.1547 倍。...： CodePen Demo -- Two ways to achieve a hexagon 绘制多个六边形背景 好了，有了上一步的铺垫之后，接下来我们要做的，就是绘制多个六边形，组成背景。...但是我们仔细观察一下由多个六边形组成的背景，会发现每双数行的的六边形，需要向右侧有一个明显的缩进，宽度大概为单个六边形的宽度的一半： 这里其实是一个非常棘手的问题。
CStore基于属性图来建模，属性图是由点，边，以及点和边上的属性组成的图，点数据中记录了起始点ID和图元数据（标签，时间戳），边数据记录了起始点ID和图元数据（终点ID，方向，标签，时间戳），每个起始点...这样编码有两点好处： 点边数据变成CStore内部具有固定格式的二进制数据，有效减少内存消耗，方便后续数据写入磁盘； 图元数据被压缩到8字节，这样可以把更多的图信息放到索引侧，能够提前在索引侧过滤掉用户不需要的数据...点边数据的访问频率在不同的场景有所不同，分离存储能够进一步优化数据访问性能，提前过滤掉不需要的数据，减少数据读放大。...比如用户只想要读取label为student，dt为2023-10-1数据，通过二级索引，首先过滤掉所有label非student的数据，然后过滤掉dt非2023-10-1的数据，可以极大减少数据读开销...未来规划 CStore已在蚂蚁集团内部具备多年大规模生产化经验，未来我们将不断迭代升级，提升系统性能。然而，在一些特定的情况下，我们认识到CStore还有进步的空间。
图 1：上图展示了 GibbsNet 的训练过程。unclamped 链（虚线部分）从各向同性高斯分布 N(0, I) 开始迭代 N 个步骤。...最后一个迭代步（N）以实线粉框表示，然后使用联合判别器 D 将其与 clamped 链（实线蓝色框）中的单步数据进行比较。...该论文所提出的方法主要有以下重要的贡献： 本论文为深度图模型中的学习和推断等新方法提供了理论基础。...它具备有向隐变量模型的速度和简洁性，保证仅使用几次采样迭代实现从 p(x, z) 中采样的过程（假设对抗博弈达到虚拟训练标准全局最小值）。...实验证明，GibbsNet 能够学习更复杂的 p(z)，从而实现几十步实现图像修补和 p(x, z) 的迭代提炼，无需数千步即可稳定生成，尽管训练过程只需要几步。 2.
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