这两天在尝试用语雀＋ vuepress ＋ github 搭建个人博客。 小破站地址 ：王天的 web 进阶之路open in new window 语雀作为编辑器，发布文档推送 github，再自动打包部署，大概流程如下。
Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，图是一个比线性表和树更高级的数据结构。具有始终保持高效查询性能，不会因数据的增长而降低查询的反应能力，具备事务管理特性，完全支持ACID事务管理。
这种遍历算法可以想象成在玩迷宫，我们选择一个方向走到底，直至不能走了然后再返回一步继续尝试其他的方向，在代码中就是递归+回溯，这就是 深度优先遍历。
最简单的图是单节点的，一个记录，记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始，成长为成千上亿，虽然会有一点点麻烦。从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。
导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容。具体包括下面三个方面：
DFS的这种递归性质可以使用堆栈来实现。基本思想如下： 选择一个起始节点并将其所有相邻节点推入堆栈。 从堆栈中弹出一个节点选择下一个要访问的节点，并将其所有相邻节点推入堆栈。 重复此过程，直到堆栈为空。但是，请确保已标记访问的节点。这将防止多次访问同一节点。如果未标记访问的节点，并且多次访问同一节点，则可能会陷入无限循环。
[答疑]《实现领域驱动设计》的译者其实没错?（一）>> （4） 原文： If so, is there some practical limit to the number of objects th
图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。图可以用于表示现实世界中的各种关系和网络。
leetcode-notebook[1] 的题解越来越多，原先选择 Gitbook[2] 构建解题本的弊端逐渐显现出来，每次补充一道题解重新 build 项目时居然要花上 30 秒左右……
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。
图的遍历是计算机科学中的一项重要任务，用于查找和访问图中的所有节点。深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是两种常用的图遍历算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
图是一种数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为
图是一种非线性的数据结构，其中结点可以具有零个或多个相邻元素。两个结点之间的连接称为边。 结点也可以称为顶点。 如下图：
解决办法：快速输出选择G01进给模式输出，同时给一个相应的值。 第2种类型：使用参考刀具会导致撞刀或者过切，因为参考刀只是一种假设，刀路计算时并没有计算上一把刀的实际残留余量，有许多不确定因素，这完全是靠编程员的经验来估算判断的。一般来说在陡峭的角落不会出问题，但是在比较平缓的角落一般是计算不准确的，比如V类型的模型。
图的基本概念与图的基本表示 图的表示可以看我的前一篇文章 这里采用邻接表的方式来表示一个图无向无权图。
在工程实践中,一个工程项目往往由若干个子项目组成。这些子项目间往往有两种关系: （1） 先后关系，即必须在某个项完成后才能开始实施另一个子项目。 （2） 子项目间无关系，即两个子项目可以同时进行,互不影响。
图是一种非常灵活且强大的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示对象之间的关系。在本文中，我们将深入讲解Python中的图，包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。
说到 Android 启动优化，大家第一时间可能会想到异步加载。将耗时任务放到子线程加载，等到所有加载任务加载完成之后，再进入首页。
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse - 1 。在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们：[0, 1]。给定课程总量以及它们的先决条件，请你判断是否可能完成所有课程的学习？
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”。
深度优先遍历简称DFS（Depth First Search），广度优先遍历简称BFS（Breadth First Search），它们是遍历图当中所有顶点的两种方式。
Neo4j 是用 Java 实现的开源 NoSQL 图数据库。从2003年开始开发，2007年正式发布第一版，其源码托管于 GitHub。
每一层的 宽度 被定义为该层最左和最右的非空节点（即，两个端点）之间的长度。将这个二叉树视作与满二叉树结构相同，两端点间会出现一些延伸到这一层的 null 节点，这些 null 节点也计入长度。
线性结构是指逻辑上各个结点一一对应的关系，例如链表，即使它在储存上可能并不是顺序储存
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。
1.图的深度优先遍历类似前序遍历,图的广度优先类似树的层序遍历 2.将图进行变形,根据顶点和边的关系进行层次划分,使用队列来进行遍历 3.广度优先遍历的关键点是使用一个队列来把当前结点的所有下一级关联点存进去,依次进行 邻接矩阵的广度优先遍历: BFS(G) for i=0;i<G->numVertexes;i++ visited[i]=false;//检测是否访问过 for i=0;i<G.numVertexes;i++//遍历顶点 if visited[
https://www.google.com.ph/search?q=%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%AF%94%E8%BE%83&oq=%E5%9B%
之前做数据仓库的运维，上线部署时需要处理很多任务的依赖关系，所谓任务，就是一个一个 shell 脚本或者存储过程等批处理任务，他们之间是有依赖关系的，由于数据仓库的任务超级多，约 3000 多个任务，这么多的任务是无法使用一张有向无环图来表示，因此依赖关系除了使用直观的有向连线来配置，还使用了隐藏式的配置，就是依赖关系无法使用有向线条来直观的看到。
前面我们介绍了树这种数据结构，树是由n（n>0）个有限节点通过连接它们的边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，包括二叉树、红黑树、2-3-4树、堆等各种不同的树，有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构——图，图也是计算机程序设计中最常用的数据结构之一，从数学意义上讲，树是图的一种，大家可以对比着学习。 1、图的定义 我们知道，前面讨论的数据结构都有一个框架，而这个框架是由相应的算法实现的，比如二叉树搜索树，左子树上所有结点
从这篇文章开始介绍图相关的算法，这也是Algorithms在线课程第二部分的第一次课程笔记。
图Graph是由顶点（图中的节点被称为图的顶点）的非空有限集合V与边的集合E（顶点之间的关系）构成的。 若图G中的每一条边都没有方向，则称G为无向图。 若图G中的每一条边都有方向，则称G为有向图。
图的基本概念中我们需要掌握的有这么几个概念：无向图、有向图、带权图；顶点（vertex）；边（edge）；度（degree）、出度、入度。下面我们就从无向图开始讲解这几个概念。
图跟树一样，也是非线性结构，咋看起来有点复杂，其实它很简单。树具有层次关系，上层元素可以与下一个多个元素连接，但是只能和上层的一个元素连接。在图结构中，节点间的连接是任意的，任何一个元素都可以与其他元素连接。
开门见山，本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种，在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树，比如红黑树，B树等等，以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。 一、概述 在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地
对于一般的二叉树问题，我们总能想到的是深度优先搜索这个算法，继续想下去就是递归，但是其实对于深度优先搜索，有很多不一样的思考方向和实现细节，在这基础上，我们可以推导、总结出一些其他的高级算法，例如分治、动态规划等等，把这些算法联系在一起，更有助于我们理解一些核心的、本质的问题。
图 图的表示方式有两种：二维数组表示（邻接矩阵）；链表表示（邻接表）。 邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵，对于n个顶点的图而言，矩阵是的row和col表示的是1….n个点。 📷 邻接表的实现只关心存在的边，不关心不存在的边。因此没有空间浪费，邻接表由数组+链表组成 📷 图的遍历 : 即是对结点的访问。 图的深度优先搜索(Depth First Search) 。 📷 深度优先遍历，从初始访问结点出发，初始访问结点可能有多个邻接结点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点，然后再
又要画图了。一到这里就莫名其妙的烦，之前写过的图相关博客已经让我都删了，讲的语无伦次。 希望这篇能写好点。
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前生。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。
给定一个二叉树的根 root 和两个整数 val 和 depth ，在给定的深度 depth 处添加一个值为 val 的节点行。
好像又是接近半个月没有更新，这半个月忙着结婚的各项事情，本来预计的学习任务也拖拖拉拉，进度缓慢。吐槽一句，拍婚纱照真的是最非常非常累的一件事情，不想再有下次了。
最近有些偷懒，距离上次更新也有两个星期了，原因我也很清楚，就是又开始有些迷茫了，购买了不少课程，仍不能减轻内心的焦虑。焦虑的原因还是想得太多，做得太少，总想一口吃个胖子，而实际上，学习是有滞后性的，而且因人而异，因此学习时不应报着是否有用无用的功利心态，书到用时方恨少，学习重在积累，你学习到的知识可能短期内用不到，但说不定未来某天某个时机，或者眼界的提升都有助于未来的选择和发展，这样想，内心平静了许多。其实脚踏实地的去干就行了，空想无用，不如学也。
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。
周末没啥事，准备找个优秀且代码量不多的库学习下。最终选择了最近发布的petite-vue，原因如下：
（1）深度优先遍历，从初始访问节点出发，初始访问节点可能有多个邻接点，深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接点，然后再以这个被访问的邻接点作为初始节点，访问它的第一个邻接点，可以这样理解：每次都在访问完当前节点后首先访问当前节点的第一个邻接点。
尽管在很多情况下回溯法和DFS是紧密相关的，但它们并不总是等价的。回溯法更侧重于问题的求解策略，而DFS更侧重于图的遍历策略。然而，在实际应用中，这两个概念经常交织在一起。
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