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算法系列 图数据结构探索（无向图搜索）

算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第10篇《无向图搜索》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！...前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找 二叉树查找 平衡查找树概述 平衡树之红黑树 算法基础9：散列表 随着图数据库，图计算...，知识图谱的兴起，图这种数据结构使用逐渐面向大众，更为的广泛的使用我们这个篇章会给大家介绍图的一些数据结构及其对应相关的一些算法，希望大家能够喜欢，并对大家理解知识图谱，图计算有所帮助 本篇从无向图搜索讲起...，说起无向图搜索 主要分为两块一块时深度优先，一块是广度优先。...} } } StdOut.println(); } } } 应用再知识图谱中风控大量的应用了无向图搜索的内容

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Java数据结构和算法（十五）——无权无向图

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。...④、有向图和无向图： 　　如果图中的边没有方向，可以从任意一边到达另一边，则称为无向图；比如双向高速公路，A城市到B城市可以开车从A驶向B，也可以开车从B城市驶向A城市。...但是如果只能从A城市驶向B城市的图，那么则称为有向图。 　　...本篇博客我们讨论的是无权无向图。 2、在程序中表示图 　　我们知道图是由顶点和边组成，那么在计算机中，怎么来模拟顶点和边？ 　　...然而图并不像树，图没有固定的结构，图的每个顶点可以与任意多个顶点相连，为了模拟这种自由形式的组织结构，用如下两种方式表示图：邻接矩阵和邻接表（如果一条边连接两个顶点，那么这两个顶点就是邻接的） ?

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算法和数据结构: 十二 无向图相关算法基础

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。 图的应用很广泛，也有很多非常有用的算法，当然也有很多待解决的问题，根据性质，图可以分为无向图和有向图。...本文先介绍无向图，后文再介绍有向图。 之所以要研究图，是因为图在生活中应用比较广泛： ? 无向图 图是若干个顶点(Vertices)和边(Edges)相互连接组成的。...边仅由两个顶点连接，并且没有方向的图称为无向图。 在研究图之前，有一些定义需要明确，下图中表示了图的一些基本属性的含义，这里就不多说明。 ?...图的API 表示 在研究图之前，我们需要选用适当的数据结构来表示图，有时候，我们常被我们的直觉欺骗,如下图，这两个其实是一样的，这其实也是一个研究问题，就是如何判断图的形态。 ?...要用计算机处理图，我们可以抽象出以下的表示图的API： ? Graph的API的实现可以由多种不同的数据结构来表示，最基本的是维护一系列边的集合，如下： ? 还可以使用邻接矩阵来表示： ?

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PHP数据结构（十） ——有向无环图与拓扑算法

PHP数据结构（十）——有向无环图与拓扑算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、有向无环图概念 有向无环图又称为DAG图。与其对应的还有有向树、有环图。如下图所示。...可以看出，拓扑排序是把一个有向的结构排成线性的，作为课程学习，就可以按这个排序后的线性结构，逐个学习，而保证了每个学习内容的前置条件都已经学习到。...4）检查图中是否还存在弧，如果还存在，说明该图不是有环图，拓扑排序失败。否则将顶点的结果集输出，就是拓扑排序的结果。 4、关键路径 1）AOV网 用顶点表示活动，用弧表示活动时间的有向图。...5、PHP实现拓扑排序 输入：一个有向无环图，包括五个节点，编号0-4，其中0指向1、2，1指向3、4，2指向3，3指向4，4没有指向。...（九） ——图的定义、存储与两种方式遍历 PHP数据结构（八） ——赫夫曼树实现字符串编解码(实践2) PHP数据结构（八） ——赫夫曼树实现字符串编解码(实践1) PHP数据结构（八） ——赫夫曼树实现字符串编解码

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用js来实现那些数据结构15（图01）

其实在上一篇介绍树结构的时候，已经有了一些算法的相关内容介入。而在图这种数据结构下，会有更多有关图的算法，比如广度优先搜索，深度优先搜索最短路径算法等等。这是我们要介绍的最后一个数据结构。...那么我们先来简单介绍一下，什么是图？ 一、图的概念 　　简单说，图就是网络结构的抽象模型，图是一组由边连接的节点（或顶点）。任何二元关系都可以用图来表示。比如我们的地图，地铁线路图等。...8、图可以是有向的（边有方向）或者是无向的（边没有方向）。比如上图我们在边上加了方向就变成了有向图。 　　　　9、如果在图中的每两个顶点间在双向上都存在路径，则该图是强连通的。...this.addEdge = function (v,w) { //而这里我们所实现的图是无向图，所以需要给两个顶点所对应的邻接表加入彼此。...//而如果是有向图的话，只需要根据方向添加一个就可以了。

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用js来实现那些数据结构15（图01）

其实在上一篇介绍树结构的时候，已经有了一些算法的相关内容介入。而在图这种数据结构下，会有更多有关图的算法，比如广度优先搜索，深度优先搜索最短路径算法等等。这是我们要介绍的最后一个数据结构。...那么我们先来简单介绍一下，什么是图？ 一、图的概念 　　简单说，图就是网络结构的抽象模型，图是一组由边连接的节点（或顶点）。任何二元关系都可以用图来表示。比如我们的地图，地铁线路图等。...8、图可以是有向的（边有方向）或者是无向的（边没有方向）。比如上图我们在边上加了方向就变成了有向图。 　　　　9、如果在图中的每两个顶点间在双向上都存在路径，则该图是强连通的。...this.addEdge = function (v,w) { //而这里我们所实现的图是无向图，所以需要给两个顶点所对应的邻接表加入彼此。...//而如果是有向图的话，只需要根据方向添加一个就可以了。

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用js来实现那些数据结构16（图02-图的遍历）

上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图，以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例，任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。...这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。 　　首先，有两种算法可以对图进行遍历：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。...如果你看到了这里，但是并不觉得自己可以耐心的把下面的代码看完，那么你看到这里就可以 结束所有有关于用js来实现数据结构的内容了。如果你还是想继续往下学习，那么希望你一定可以耐心看完整。...大家先来看张图： 　　那，这是一个什么东西呢？这是一个有向图，因为边是有方向的，这个图没有环，意味着这是一个无环图。所以这个图可以称之为有向无环图。那么有向无环图可以做什么呢？...拓扑排序只能应用于DAG（有向无环图）。 　　那么我们看下代码。 //重新声明一个图并所有的顶点加入图中。

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用js来实现那些数据结构16（图02-图的遍历）

上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图，以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例，任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。...这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。 　　首先，有两种算法可以对图进行遍历：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。...如果你看到了这里，但是并不觉得自己可以耐心的把下面的代码看完，那么你看到这里就可以 结束所有有关于用js来实现数据结构的内容了。如果你还是想继续往下学习，那么希望你一定可以耐心看完整。...大家先来看张图： ? 　　那，这是一个什么东西呢？这是一个有向图，因为边是有方向的，这个图没有环，意味着这是一个无环图。所以这个图可以称之为有向无环图。那么有向无环图可以做什么呢？...拓扑排序只能应用于DAG（有向无环图）。 　　那么我们看下代码。 //重新声明一个图并所有的顶点加入图中。

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用js来实现那些数据结构16（图02-图的遍历）

上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图，以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例，任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。...这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。 　　首先，有两种算法可以对图进行遍历：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。...如果你看到了这里，但是并不觉得自己可以耐心的把下面的代码看完，那么你看到这里就可以 结束所有有关于用js来实现数据结构的内容了。如果你还是想继续往下学习，那么希望你一定可以耐心看完整。...大家先来看张图： ? 　　那，这是一个什么东西呢？这是一个有向图，因为边是有方向的，这个图没有环，意味着这是一个无环图。所以这个图可以称之为有向无环图。那么有向无环图可以做什么呢？...拓扑排序只能应用于DAG（有向无环图）。 　　那么我们看下代码。 //重新声明一个图并所有的顶点加入图中。

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【数据挖掘】神经网络简介 ( 有向图本质 | 拓扑结构 | 连接方式 | 学习规则 | 分类 | 深度学习 | 机器学习 )

神经网络本质 : 神经网络本质是一种特殊的 有向图 , 有向图由 节点 和 有向弧 组成 , 节点就是 神经元 , 有向弧就是神经元单元之间的 连接 ; 3 ....神经网络三要素 ---- 神经网络三要素 : ① 拓扑结构 , ② 连接方式 , ③ 学习规则 ; 根据上述三要素的特征 , 对神经网络进行分类 ; III ....神经网络拓扑结构 ---- 神经网络拓扑结构 : ① 根据层数分类 : 按照层次排列神经网络单元 , 根据该神经网络排列的层次数 , 可以分为 单层神经网络 , 两层神经网络 , \cdots ,...N 层神经网络 ; ② 神经网络结构 与 性能 : 结构越简单 , 学习时参数收敛速度快 , 代价是准确度低 ; ③ 神经网络复杂度 : 神经网络的层数 , 每层单元数 , 由问题复杂程度决定 , 越复杂的问题...浅层神经网络 : 拓扑结构 , 连接方式 , 学习规则 , 三方面说明其特征 ; ① Hopfield 网络 : 单层结构 , 反馈型网络 , 神经元单元都是相同的 ; ② 反向传播网络 : 多层结构

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卷烟厂成品密集库技术运用

图1：系统组成 1.密集库系统 密集库系统包含货架和四向穿梭车、托盘提升机系统，如图2所示。...其中，货架采用密集式货架结构（含立柱、导轨支撑横梁、主轨道及换向轨、副轨道、横斜撑等），成品件箱以34件/组的形式存储，存储量满足2万箱（10万件成品卷烟）以上的生产需求；四向穿梭车系统（包含四向穿梭车...软件层次结构分为如下三个层次，即：信息管理层、调度监控层和作业执行层（即设备执行层）。...图6：工艺流程图 1.空托盘供给 系统初始状态时，首先将空托盘组存于密集库货架中，当成品件烟需要入库时，计算机调度系统将任务传达给四向穿梭车，四向穿梭车从指定的货位取出空托盘组，将其送到密集库出口的垂直提升机上...3.成品件烟出库 管理调度系统根据发货单生成出库任务，按先入先出原则将相应品牌成品烟实托盘调出，由四向穿梭车送至出库工位，密集库一层的成品烟实托盘经过双工位直行穿梭车送至出库输送系统，二层的成品烟实托盘由垂直提升机降至一层

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一种可适应不同线口位置的网络分离器板件加工装置

6.根据权利要求5所述的一种可适应不同线口位置的网络分离器板件加工装置，其特征在于：所述驱动齿轮（9）、压实块（11）均与加工台（1）组成转动结构，驱动齿轮（9）通过传动带（10）与压实块（11）组成传动结构...优选的，所述驱动齿轮、压实块均与加工台组成转动结构，驱动齿轮通过传动带与压实块组成传动结构，压实块为凸轮机构。...附图说明 图1为本发明正剖视结构示意图； 图2为本发明固定框俯剖视结构示意图； 图3为本发明图1中A处放大结构示意图； 图4为本发明驱动齿轮俯剖视结构示意图； 图5为本发明图1中B处放大结构示意图； 图...顶块501与转动杆6组成转动结构，顶块501关于加工台1的竖向中轴线呈中心对称设置有两组，可以使金属片8与冲孔块3产生对向移动，进而提高了金属板件的加工效率。...驱动齿轮9、压实块11均与加工台1组成转动结构，驱动齿轮9通过传动带10与压实块11组成传动结构，压实块11为凸轮机构，可以使整个装置自动金属板件进行压实，从而便于金属板件的后续加工。

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【数据挖掘】贝叶斯信念网络 ( 马尔科夫假设 | 结构 | 有向无环图 | 参数 | 条件概率表 | 案例分析 )

贝叶斯信念网络 表示方法 : ① 有向无环图 : 使用 有向无环图 表示贝叶斯信念网络 ; ② 随机变量 : 图中的每个节点 , 表示一个随机变量 , 即样本的属性 ; ③ 概率依赖 : 图 ( 有向无环图...概率图模型 : 分为 2 大类 , 一类是有向依赖 , 一类是无向关联 ; 贝叶斯信念网络 : 使用 有向无环图 表示 ; 马尔科夫网络 : 使用 无向图模型 表示 ; II ....贝叶斯信念网络由 结构 和 参数组成 ; ① 贝叶斯信念网络 结构 : 有向无环图 ; ② 贝叶斯信念网络 参数 : 描述样本间属性依赖关系 , 即每个属性节点对应的条件概率表 ; 3 ....贝叶斯信念网络 机器学习过程 : ① 结构学习 : 确定贝叶斯网络的结构 , 得到有向图 ; 简单的问题可以由人工给出 , 复杂的结构 , 需要计算机给出 ; ② 参数学习 : 最终目的是得到该属性节点的条件概率表...; 贝叶斯网络 B , 结构 G , 参数 \Theta , 贝叶斯信念网络可以表示成 B= ; 结构 B 是有向无环图 , 每个节点都代表样本的一个属性 ;

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WWW2020 | 基于GNN和哈希学习的高效推荐系统

在众多网络嵌入模型中，图神经网络（GNN）[1]作为结构化神经网络的一种特殊实例，在信息检索领域取得了最优性能。...从图1中我们发现，在推荐场景下哈希方法的推荐精度差于利用相应的实值嵌入的检索精度。因此在Ranking阶段，利用哈希方法获得的推荐精度并不是最优。...Coding 尽管帮助模型保存了图的结构信息，使得相似的节点有着相似的表示，但是，在推荐场景中，候选物品的相关排序也是十分重要的。...同时观察图3和表2，发现在阶级搜索的场景下，所有模型的性能都优于在海明空间检索的性能。这说明，相较于实值嵌入，哈希码精确的检索能力有限。...该模型较灵活，可以用于扩展现有的各种图神经网络。通过共同优化两个损失，即重建损失以重建观察到的连接以及排序损失用以保留哈希码的相对相似性排名，来训练整个架构。

1.1K30

requirejs、vue、vuex、vue-route的结合使用，您认为可行吗？

代码结构说明： modules（存放的为组件，主要是模板与Js对象分成两个文件来写） route：测试子路由的组件 title：就是一个简单的显示文字的组件 app.js：核心类，提供vue的创建、以前...的配置文件（也是入口文件） 丑陋的效果图： ?...在这里我把创建的vuex和vue-route的实例都放到this对象，方便后面提供给组件注册实使用。...方式的组件 从项目结构图中可以看出在modules文件夹中定义了两个组件，分别是：routet和title，而他们的模板则是一个html文件。...$mount('#app'); }); 说明： 创建App的一个实例； 注册全局的组件：title、route； 注册完成后创建vue实例，并且向实例的vuex注入二级路由展示的模块

2.4K100

实操 | 工程师该如何基于Serverless进行项目开发

6月24日 Kubecon大会上，我们将为前端、开发及运维人员举办一场深度的Serverless Workshop培训，从服务型无服务化前端实践开始，到云函数在实际业务中的落地使用，通过技术培训+上手实操...培训1：新一代服务型无服务化前端实践 培训演讲 前端开发转型Node.js全栈开发的挑战； Serverless对于前端开发的价值； 如何用Serverless全新开发一个web项目。...包括Serverless的Node.js runtime是如何执行用户的代码，针对这个执行机制我们怎么来组织好Serverless中的代码结构等； 怎么把现有的Node.js项目直接迁移到Serverless...动手实操 使用TCF CLI搭建nodejs项目 >>>> 主要实操环节 步骤一：环境搭建（需在活动前参会者自行完成） python， pip 开发所需的语言环境 nodejs 8.10 TCF...动手实操 基于PHP Lavaral 的CRM系统迁移部署到云函数 >>>> 主要实操环节 步骤一：环境搭建（需在活动前开发者自行完成） IDE：phpstorm，sublime，zend studio

1.6K20

ICLR 2019 | 与胶囊网络异曲同工：Bengio等提出四元数循环神经网络

在该论文的 ICLR 2019 双盲评审页面中，一位评审写道： 本文通过探索在循环神经网络中使用四元数，朝着开发更加结构化的表征迈出了一大步。...图 1：基于 Hamilton 乘积（等式 5）的四元权重共享，与标准实值层（左）相比，四元值层（右）的输入特征（Qin）潜在关系学习能力图示。...基于实值 RNN 的前向传播，QRNN 的前向方程扩展如下： ? 其中α是四元数分离的激活函数，定义为： ? f 对应任意标准的激活函数。...商务合作：bd@jiqizhixin.com var first_sceen__time = (+new Date());if ("" == 1 && document.getElementById('js_content...')) { document.getElementById('js_content').addEventListener("selectstart",function(e){ e.preventDefault

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