首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Boost Graph Library中选择给定顶点的随机输入或输出邻居的有效方法?

在Boost Graph Library中,选择给定顶点的随机输入或输出邻居的有效方法是使用boost::graph_traits和boost::adjacency_iterator。

boost::graph_traits是一个模板类,用于提取图的属性和特征。通过使用boost::graph_traits,可以获取图的顶点迭代器类型和边迭代器类型。

boost::adjacency_iterator是一个迭代器类,用于遍历给定顶点的邻居。它可以用于遍历图中与给定顶点相邻的所有顶点。

以下是一个示例代码,演示了如何使用Boost Graph Library选择给定顶点的随机输入邻居:

代码语言:txt
复制
#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/graph_traits.hpp>

int main() {
    // 定义图类型
    typedef boost::adjacency_list<boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS> Graph;

    // 创建图
    Graph g;

    // 添加顶点
    boost::add_vertex(g);
    boost::add_vertex(g);
    boost::add_vertex(g);
    boost::add_vertex(g);

    // 添加边
    boost::add_edge(0, 1, g);
    boost::add_edge(0, 2, g);
    boost::add_edge(0, 3, g);

    // 获取顶点迭代器类型
    typedef boost::graph_traits<Graph>::vertex_iterator vertex_iterator;

    // 遍历图中的顶点
    std::pair<vertex_iterator, vertex_iterator> vp;
    for (vp = boost::vertices(g); vp.first != vp.second; ++vp.first) {
        // 获取当前顶点
        Graph::vertex_descriptor v = *vp.first;

        // 获取邻居迭代器类型
        typedef boost::graph_traits<Graph>::adjacency_iterator adjacency_iterator;

        // 遍历当前顶点的邻居
        std::pair<adjacency_iterator, adjacency_iterator> neighbors = boost::adjacent_vertices(v, g);
        for (adjacency_iterator neighbor = neighbors.first; neighbor != neighbors.second; ++neighbor) {
            // 输出邻居顶点
            std::cout << "Neighbor: " << *neighbor << std::endl;
        }
    }

    return 0;
}

在上述示例代码中,我们首先定义了一个无向图类型Graph,并创建了一个图g。然后,我们添加了四个顶点和三条边。接下来,我们使用boost::graph_traits获取顶点迭代器类型,并使用boost::adjacency_iterator遍历每个顶点的邻居。最后,我们输出了每个邻居顶点的编号。

Boost Graph Library提供了丰富的图算法和数据结构,适用于各种图相关的应用场景。腾讯云提供了云计算服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储等产品,可以满足不同规模和需求的用户。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多相关产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Graph Embedding

采样方法 Sliding Window,顾名思义就是滑动窗口,以CBOW,window_size=5为例,word2vec每一次输入都是 ,然后预测 。...给定当前访问起始节点,从其邻居随机采样节点作为下一个访问节点,重复此过程,直到访问序列长度满足预设条件。...LINE 从上述对比表格中发现,如果只用邻居共现这一约束训练任务的话,只用到了图数据与序列文本数据共性,要针对于图进行操作的话,就要多多考虑graph与序列文本数据不同特性,即边方向,有无以及边权重...那么自然地,不同graph embedding方法一个主要区别是对图中顶点之间相似度定义(与边方向以及权重有关)不同,这一点就不难理解。 算法 ?...这是理论上嵌入结果,但是 和 一开始是随机初始化,有待训练,要训练就要有目标,所以从图中已有的信息(边权重)定义经验分布: 有了目标标签label就可以定义目标函数: 其中

1.3K00

图数据表征学习,绝不止图神经网络一种方法

对于给定图 G,在一个区间顶点序列选择过程,会指定一个顶点序列;而在邻居聚合步骤,会确定一些邻居节点,从而创建感受野。因此,一个节点感受野就是一个邻居感受野。...扩散卷积神经网络(Diffusion-convolutional neural networks)是另一种空域方法,它使用随机游走选择空域中相近顶点,通过将第 i 个参数 ? 与转移矩阵 ?...该方法使用了一种空域方法选择排序前 k 邻居,它是以一种图上基于随机游走转移矩阵为基础。他们用 P 导出了 ? ,它计算出了在 k 步给定顶点 ? 到 ? 平均访问次数。...他们为一个给定无向图计算了归一化割和比例关联,而无需任何特征向量计算。当池化压缩输出时,需要定义有意义邻居。...GNN 两个主要步骤是:(1)一个参数化转移方程 ? ,它表明顶点 v、标签 ? 、邻居节点 ? 之间依赖关系传递了学习到顶点表征。(2)局部输出函数 ? 将顶点表征映射到各个图标签上。

3.5K50
  • 主流开源分布式图计算框架 Benchmark

    图中每个顶点有 1 个初始 rank值,作为顶点重要度。算法每一轮迭代,所有顶点 rank 值都会更新。...某顶点在一轮迭代新 rank 值,由所有指向它邻居为它“贡献” rank 值计算得出;而该顶点新 rank 值,又可以继续在下轮迭代为它指向顶点做“贡献”。...算法迭代,激活态顶点会向其指向邻居顶点发送自己 label 值,邻居顶点判断如果接收到 label 值比自己小,则更新 label,并把自己置为激活态。...算法迭代,激活态顶点邻居发送自己 dist 值,邻居顶点判断如果接收到(dist 值 +1)小于自己 dist 值,则更新 dist,并置为激活态。...如图8 所示,以 PageRank 算法更新顶点 1 rank值 为例(这里只描述模拟计算过程):在 SIGNAL 阶段,所有分片上顶点 1(主顶点和镜像顶点)从指向它邻居收集 rank 值并在本地聚合

    1.7K20

    21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

    此外,作者还提供了一种从给定采样集计算截止频率方法和一种为给定带宽选择采样集方法。其中提出采样定理仅仅适用于无向图。由于Laplacian矩阵只代表无向图,有向图采样理论采用邻接矩阵。...早期图学习方法通常利用基于矩阵分解方法来解决图嵌入问题。矩阵分解输入是以图表示非关系型高维数据特征,输出是一组顶点嵌入。...HTNE 能够很好地将 Hawkes 过程整合到网络嵌入,这样就可以准确地捕捉到历史邻居对当前邻居影响。 对于动态网络未见过顶点,GraphSAGE[120]为网络顶点有效地生成嵌入。...例如,在自然语言处理,语义图知识图谱是根据给定句子生成。研究者们提出了一些通用方法。其中一种认为生成过程是顶点和边形成。另一种是采用生成式对抗训练。...一个VQA系统将某张图片及其开放自然语言问题作为输入,以生成一个自然语言答案作为输出。一般来说,VQA是对给定图片进行问答,GGNN已经被利用来辅助VQA[166]。 D.

    1.2K20

    21年最新最全Graph Learning算法,建议收藏慢慢看

    此外,作者还提供了一种从给定采样集计算截止频率方法和一种为给定带宽选择采样集方法。其中提出采样定理仅仅适用于无向图。由于Laplacian矩阵只代表无向图,有向图采样理论采用邻接矩阵。...早期图学习方法通常利用基于矩阵分解方法来解决图嵌入问题。矩阵分解输入是以图表示非关系型高维数据特征,输出是一组顶点嵌入。...HTNE 能够很好地将 Hawkes 过程整合到网络嵌入,这样就可以准确地捕捉到历史邻居对当前邻居影响。 对于动态网络未见过顶点,GraphSAGE[120]为网络顶点有效地生成嵌入。...例如,在自然语言处理,语义图知识图谱是根据给定句子生成。研究者们提出了一些通用方法。其中一种认为生成过程是顶点和边形成。另一种是采用生成式对抗训练。...一个VQA系统将某张图片及其开放自然语言问题作为输入,以生成一个自然语言答案作为输出。一般来说,VQA是对给定图片进行问答,GGNN已经被利用来辅助VQA[166]。 D.

    2.5K30

    图嵌入方法介绍

    DeepWalk通过随机游走方式生成顶点嵌入。随机游走就是从一个顶点出发,随机移动到它一个邻居节点,将该节点作为新的当前节点,如此循环执行若干步,得到一条游走路径。...训练skip-gram:可以将随机游走得到顶点路径类比为word2vec句子。skip-gram将随机游走一个顶点one-hot向量作为输入,并最大化其相邻节点预测概率。...训练通常预测20个邻居节点-左侧10个节点,右侧10个节点。 计算嵌入:网络隐藏层输出即为顶点嵌入。DeepWalk对图中所有顶点计算嵌入。 ?...Node2vec是对DeepWalk改进,虽然也是基于随机游走但却不同于完全随机,它多了两个参数P和Q。参数Q确定随机游走时选择顶点可能性,而参数P确定随机游走时返回之前顶点可能性。...doc2vector获取文档ID作为输入,经过训练使文档每个随机预测单词概率最大化。 Graph2vec包括三步: 采样并重新标记图中所有子图。

    2.6K71

    Angel-Graph又双叒搞事情,一口气优化六款算法!

    给定当前访问起始节点,从其邻居随机采样节点作为下一个访问节点,重复此过程,直到访问序列长度满足预设条件,下图所示绿色部分即为一条随机游走示例: ? 图 3....DeepWalk算法伪代码 1.1.2 实现方案以及工程优化 我们使用Angel-Graph图计算框架分别实现了DeepWalk算法随机采样部分和基于skip-gram方法Word2Vec部分,...但在图结构具有相似的角色地位,如图6节点和,它们都是各自所在领域中心节点。...-邻居集数据,然后push到参数服务器邻接表分区;基于初始化好邻居表分区,将路径前两个元素初始化为该节点ID以及其随机采样邻居节点ID完成节点-随机游走路径表初始化。...GAT算法示意图 输入数据:图网络(邻接表);节点特征,(为节点数,为输入节点特征维度);节点标签。 输出数据:节点embedding特征, (为输出节点特征维度)。

    1.8K30

    硬核!一文梳理经典图网络模型

    RandomWalk是一种可重复访问visited节点深度优先遍历算法。给定当前访问起始节点,从其邻居随机采样节点作为下一个访问节点,重复此过程,直到访问序列长度 = K。...对于每个节点v,都把它随机采样若干邻居k-1层所有向量表示 、以及节点v自己k-1层表示聚合成一个向量,这样就得到了第层表示 。这个聚合方法具体是怎么做后面再详细介绍。...:把当前节点v邻居随机打乱,输入到LSTM。...GAT (Graph Attention Network) 4.1 GAT具体做法 对于每个节点,注意力其在邻居顶点注意力。...就是输出节点embedding,融合了其邻居和自身带注意力权重(这里注意力是self-attention)。

    72230

    万字长文 | 图表示学习Encoder-Decoder框架

    此外,本文还围绕目前主流一些Graph EmbeddingGraph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法核心思想和核心步骤,...构建GraphNode随机游走序列,构建游走序列内部节点之间上下文共现对,再使用Word2Vec方法进行学习。例如:DeepWalk、Node2Vec。...Decoder是这样一个函数,函数输入是上述node emebddings集合,输出是要解码、用户自定义Graph结构信息。...例如:Decoder目标可能是预测在给定节点embedding条件下,节点之间连边是否存在;给定embeddings下,预测节点所属社区类别。...DeepWalk, 是通过随机游走+构造滑动窗口来近似,一次性能够采样到multi-hop多跳距离节点;而在Line, , 是节点出度和,一次只能采样到相连接上下文顶点

    1.4K21

    LargeVis可视化技术学习

    那么在网络其实也是相类似的,我们可以把当前中心点视为目标词,其邻居节点视为上下文窗口中出现词,那么中心点和其邻居节点即构成一个正样本,而中心点与非邻居点构成一个负样本。...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,因为不同线程采样边所连接两个节点很少有重复,不同线程之间几乎不会产生冲突。...从时间复杂度上来看,每一轮随机梯度下降时间复杂度为O(sM),其中M是负样本个数,s是低维空间维数(23),随机梯度步数通常又与点节数量N成正比,因此总时间复杂度为O(sMN)。...在表示学习和深度学习如此火热年代,任何一种经典模型方法都有可能在其他领域发挥不可思议妙用。 一、     实验验证与分析 1.   ...////////KNN图初始随机映射树个数,根据数据集大小选择 * `-neg`: Number of negative samples usedfor negative sampling.

    2.3K70

    高性能图计算系统 Plato 在 Nebula Graph 实践

    在迭代计算过程,对稀疏图采用 push 方式更新其出边邻居,对稠密图采用 pull 方式拉取入边邻居信息。 如果一条边被切割,边一端顶点为 master,另一端顶点则为 mirror。...mirror 被称为占位符(placeholder) ,在 pull 计算过程,各个机器上 mirror 顶点会拉取其入边邻居 master 顶点信息进行一次计算,在 BSP 计算模型下通过网络同步给其...在 push 计算过程,各个机器 master 顶点会将其信息先同步给它 mirror 顶点,再由 mirror 更新其出边邻居。...3.2.1 Nebula Graph 作为输入输出数据源 增加 Plato 数据源,支持将 Nebula Graph 作为输入输出数据源,直接从 Nebula Graph 读取数据进行图计算,并将计算结果直接写回到...参数说明 INPUT 参数和 OUPUT 参数分别指定算法输入数据源和输出数据源,目前支持本地 csv 文件、HDFS文件、 Nebula Graph

    85540

    小白学算法-数据结构和算法教程: 队列应用

    以下是一个使用广度优先搜索 (BFS) 来确定给定图是否为二分图简单算法。  将红色分配给源顶点(放入 U 组)。  将所有邻居涂成蓝色(放入集合 V )。 ...将所有邻居邻居涂成红色(放入集合 U )。  为所有顶点分配颜色,使其满足 m 路着色问题所有约束,其中 m = 2。...在分配颜色时,如果我们找到与当前顶点颜色相同邻居,则图不能用 2 个顶点着色(或者图不是二分图) 回溯算法 Python: # Python 程序查找 给定图形是否为二方图 class Graph()...上述算法仅在 图是连通情况下才有效。在上面的代码,我们总是从源 0 开始,并假设从源 0 访问顶点。一个重要观察是,没有边图也是二分图。请注意,二分条件表示所有边都应从一组到另一组。...我们可以扩展上面的代码来处理图未连接情况。对于所有尚未访问顶点,重复调用上述方法

    14520

    用万字长文聊一聊 Embedding 技术

    对于每个输入token,一个L层双向LSTM输出有2L+1个向量: 其中,表示第层底个节点输出(和分别表示前向和反向),表示token layer,表示双向LSTM layer。...A) DeepWalk DeepWalk是第一个将NLP思想用在Graph Embedding上算法,输入是一张图,输出是网络节点向量表示,使得图中两个点共有的邻居节点(或者高阶邻近点)越多,...提取拓扑图空间特征方法主要分为两大类:1)基于空间域顶点域spatial domain(vertex domain);2)基于频域谱域spectral domain。...对于聚合函数,由于在图中节点邻居是无序,聚合函数应是对称(改变输入节点顺序,函数输出结果不变),同时又具有较强表示能力。...在实际过程,不同向量化方法得到embedding结果也会有较大差异,需要根据具体业务需求来选择相应算法。

    11.8K84

    PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法

    顶点embedding最基本基本思想是使用降维技术从高维信息中提炼一个顶点邻居信息,存到低维向量。这些顶点嵌入之后会作为后续机器学习系统输入,解决像顶点分类、聚类、链接预测这样问题。...,然后随机选取这个点一阶邻居,再以这些邻居为起点随机选择它们一阶邻居。...例如下图中,我们要预测 0 号节点,因此首先随机选择 0 号节点一阶邻居 2、4、5,然后随机选择 2 号节点一阶邻居 8、9;4 号节点一阶邻居 11、12;5 号节点一阶邻居 13、15 聚合具体来说就是直接将子图从全图中抽离出来...1.1.1 论文角度看GraphSage 聚合函数选取 在图中顶点邻居是无序,所以希望构造出聚合函数是对称(即也就是对它输入各种排列,函数输出结果不变),同时具有较高表达能力。...因此,需要先对邻居节点随机顺序,然后将邻居序列embedding作为LSTM输入。 排列不变性(permutation invariance):指输入顺序改变不会影响输出值。 c.

    52450

    【翻译】Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs

    [24] 在每一层,每个顶点都遵循其传入边来聚合来自邻居特征(细箭头),然后使用神经网络将特征转换为输出特征(粗箭头),输出特征将作为输入特征 [2] 馈送到下一层。...对于 2 个 GNN 层,通过将前一层输出作为输入摄取到下一层,我们可以连接 2 跳邻居。同样,在 L 层 GNN 顶点可以从 L 跳邻居收集信息。...在每次迭代,数据采样器随机收集训练顶点数量(小批量大小),然后遍历图形结构并对其 L-hop 邻居顶点进行采样以形成输入数据样本 ((1))。...为了生成更好模型,对于每个纪元,大多数训练算法都需要随机洗牌训练样本序列,这使得无法在运行时预测每个小批量顶点顶点邻居也是随机选择,因此在训练期间也是不可预测。...因此,在我们评估,我们选择遵循他们建议,即对每层一个顶点对两个随机邻居进行采样,以形成一个小批量。根据 DGL  [26] 建议,我们将整个评估训练批次大小设置为 6,000。

    39140

    PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法

    顶点embedding最基本基本思想是使用降维技术从高维信息中提炼一个顶点邻居信息,存到低维向量。这些顶点嵌入之后会作为后续机器学习系统输入,解决像顶点分类、聚类、链接预测这样问题。...,然后随机选取这个点一阶邻居,再以这些邻居为起点随机选择它们一阶邻居。...例如下图中,我们要预测 0 号节点,因此首先随机选择 0 号节点一阶邻居 2、4、5,然后随机选择 2 号节点一阶邻居 8、9;4 号节点一阶邻居 11、12;5 号节点一阶邻居 13、15...1.1.1 论文角度看GraphSage 聚合函数选取 在图中顶点邻居是无序,所以希望构造出聚合函数是对称(即也就是对它输入各种排列,函数输出结果不变),同时具有较高表达能力。...因此,需要先对邻居节点随机顺序,然后将邻居序列embedding作为LSTM输入。 排列不变性(permutation invariance):指输入顺序改变不会影响输出值。 c.

    1.1K20

    数据结构高频面试题-图

    如果还有顶点未被访问到,则随机选择一个作为起始点,重复上述过程,直到图中所有顶点都被访问到。 提示:为了按照优先访问顶点次序,访问其邻接点,所以需要建立一个优先队列(先进先出)。 ?...算法思想: 从 DAG 图中选择一个 没有前驱(即入度为0)顶点输出。 从图中删除该顶点和所有以它为起点有向边。 重复以上步骤,直到当前图中不存在无前驱顶点。...算法步骤: 图所有顶点集合为V;初始令集合u={s},v=V−u; 在两个集合u,v能够组成选择一条代价最小边(u0,v0),加入到最小生成树,并把v0并入到集合u; 重复上述步骤,直到最小生成树有...假设:输入总是有效,除法运算不会出现除数为0情况,且不存在任何矛盾结果。 解题思路: 先构造图,使用dict实现,其天然hash可以在in判断时做到O(1)复杂度。...示例 1: 输入: [[1,2], [1,3], [2,3]] 输出: [2,3] 解释: 给定无向图为: 1 / \ 2 - 3 示例 2: 输入: [[1,2], [2,3], [3,4], [1,4

    2.2K20

    图解GNN | A Gentle Introduction to GNN

    因此,节点预测输入是一个图,输出是节点标签: 3.3 边级任务 对于边级任务:给定一些节点,我们希望预测这些节点中哪些共享一条边该边权值是什么。...这意味着如果我设计了一个神经网络,在上述两个不同矩阵输入后我得保证神经网络输出是一样。 对于上面提到两个问题,一个有效解决方式是邻接表: 上图有8个顶点,7条边。...5.4 全局表示 对一个large graph来讲,即使我们多次进行消息传递,图中相距较远两个顶点间也可能无法有效地相互传输信息。...Random walk sampling:做一些随机游走,从当前点邻居节点中进行采样。...Random walk with neighborhood:结合前两种:先随机走一定长度,然后再采样它们邻居

    1.8K31

    图机器学习无处不在! 用 Transformer 可缓解 GNN 限制

    图(网络)项目称为节点(顶点),由边(链接)来进行连接。例如在社交网络,节点是用户,边是用户彼此间连接;在分子,节点是原子,边缘是它们分子键。...基于行走方法 基于行走方法使用随机行走从节点 i 访问节点 j 概率来定义相似性度量,这些方法结合了局部和全局信息。...聚合和消息传递 聚合来自节点邻居信息有很多方法,例如求和、平均,此前已有的类似聚类方法包括: Graph Convolutional Networks,对节点邻居归一化表示进行平均; Graph Attention...近期有研究“Pure Transformers are Powerful Graph Learners”在方法引入了 TokenGT,将输入图表示为一系列节点和边嵌入,也即是使用正交节点标识符和可训练类型标识符进行增强...,没有位置嵌入,并将此序列作为输入提供给 Transformers,此方法非常简单,同时也非常有效

    1.2K20

    【阅读】A Comprehensive Survey on Distributed Training of Graph Neural Networks——翻译

    其中,hl v表示第l层顶点v特征向量,N(v)表示顶点v邻居。具体而言,顶点v∈v输入特征表示为h0v。 C....神经网络(包括GNN)典型训练过程包括正向传播和反向传播。在正向传播输入数据通过神经网络层传递到输出端。神经网络通过将正向传播输出与预定义标签进行比较来产生正向传播输出差异。...其中,∇l( ) 是一个损失函数,yi是顶点vi已知标号,zi是GNN模型在输入vi特征xi时输出。在每个epoch,GNN模型需要一次聚合Vt每个顶点所有相邻顶点表示。...逐节点采样[13],[22],[77],[78]直接应用于顶点邻居:算法选择每个顶点邻居子集。通常为每个层指定不同采样大小。...由于采样阶段计算是不规则,并且需要访问给定顶点相邻信息整个图,因此很可能会遇到采样性能不足问题,导致后续计算节点(组件)由于缺少输入而暂停,从而导致性能损失[56],[83]。 D.

    45230
    领券