在我深入讨论这个问题之前,这里有一些我已经掌握的背景信息:
-I首先基于美国各地的城市创建了一个无向邻接矩阵图,边权重是计算出的距离(通过距离公式实现)。
-I还使用prim算法实现了最小生成树。
现在我需要实现Edmonds Karp最大流算法,但我不知道如何根据我拥有的数据创建容量图,以便实现以下代码中使用的算法:
def edmonds_karp(C, source, sink):
n = len(C) # C is the capacity matrix
F = [[0] * n for i in xrange(n)]
# residual capacity f
我有一棵树,如下所示。
红色意味着它有一个特定的属性,未填充表示它没有它。我想把Red支票降到最低。
如果Red比所有祖先都是Red (不应该再次检查)。
如果Not Red比所有的代名词都是Not Red。
树的深度是d。
树的宽度是n。
注意,子节点的值大于父节点。
- Example: In the tree below,
- Node '0' has children [1, 2, 3],
- Node '1' has children [2, 3],
- Node
我是Openlink Virtuoso的新手。我想做一些基于if- And语句的推理规则,比如,
if (B is fatherof C & A is fatherof B) then (A is grandfatherof C).
根据,Virtuoso可以使用本体(图)来推断RDF。Virtuoso能否使用if-h语句推理规则?
谢谢!
我有一个MySQSListener和一个AmazonSQSConfig类。(参见下面的类)
如果由于某种原因,凭据不正确,我会得到这个异常:
org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'simpleMessageListenerContainer' defined in class path resource [org/springframework/cloud/aws/messaging/config/annotation/SqsConfigur
下面的函数返回一个随机生成的大小为nxn的邻接矩阵,表示一个图。
import random
def random_adjacency_matrix(n):
matrix = [[random.randint(0, 1) for i in range(n)] for j in range(n)]
# No vertex connects to itself
for i in range(n):
matrix[i][i] = 0
# If i is connected to j, j is connected to i
for
在pg.7上, 上有一个递归算法,它解释了给定协图的协树的生成。基于本文,我试图在python3中实现它,在图结构中使用库NetworkX,对于树数据结构使用库treelib。
为了准确地说,我创建了完全相同的示例图(再次出现在上述文章的第7页),并编写了以下函数:
import networkx as nx
from treelib import tree
# Globals
tree = Tree()
CC = 0
def generate_cotree(G,tree_pointer=None,complemented=None):
print("---------