工作中完成一个项目之后往往会花一些时间编写文档，画程序流程图。这样的好处是方便交接项目，后续也能够快速回忆。画流程图的软件有很多, 比如常用的Process，百度脑图，缺点是流程图只能以图片保存放到代码目录中，后续更改很麻烦。 这里参考Buildroot 开源库中使用的工具Graphviz ，根据相应的规则自动生成流程图。 Graphviz简介 Graphviz(英文: Graph Visualization Software的缩写) 是一个由AT&T开发的图形绘制工具，用于绘制DOT语言脚本描述的图形。支
工作中完成一个项目之后往往会花一些时间编写文档，画程序流程图。这样的好处是方便交接项目，后续也能够快速回忆。画流程图的软件有很多, 比如常用的Process，百度脑图，缺点是流程图只能以图片保存放到代码目录中，后续更改很麻烦。
在数学中，图是描述于一组对象的结构，其中某些对象对在某种意义上是“相关的”。这些对象对应于称为顶点的数学抽象（也称为节点或点），并且每个相关的顶点对都称为边（也称为链接或线）。通常，图形以图解形式描绘为顶点的一组点或环，并通过边的线或曲线连接。--百度百科
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
一、igraph软件包创建图和网络 igraph 是一个独立的库，底层是 C，上层有 Python 和 R 接口，主要做图和网络方面的计算，附带绘图功能。 调试顶点的大小（参数vertex.size）和顶点标签（参数vertex.label.cex）的大小。 igraph中图的数据结构 igraph中基本的graph structure采用的是EdgeList，所以在igraph中自然而然的允许multiedge的存在，当然它也提供了Adjancency list（对某些算法，大部分算法接受的参数是ed
igraph 是一个独立的库，底层是 C，上层有 Python 和 R 接口，主要做图和网络方面的计算，附带绘图功能。
现在写专业文章离不开图，有些图非常复杂但非常有规律，用PowerPoint或Visio画都很吃力，这时候会编程就轻松多了，比如下面这张状态转换图： 再比如这张数据结构图： 再比如英文小说《欺骗的女儿
原理是使用Graphviz(Graph Visualization Software)解析生成的dot脚本得到最终展示给我们的图信息。 dot是Graphviz用于画有向图和无向图语言，语法简单。 dot的抽象语法
导读：神奇的网站有很多，今天推荐11个和学习有关的，而且都是免费的，希望对大家有所帮助。
最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。
在计算机科学中，二叉树（Binary tree）是一个连通的无环图，每个节点最多只有两个分支（即不存在分支度大于2的节点）的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。二叉树的分支具有左右次序，不能随意颠倒。最顶层的节点称为root节点，也就是根节点。每个具有1个或者2个的子节点的节点称为父节点，没有子节点的节点称为叶子节点。拥有同一个父节点的节点称为兄弟节点。
0x00 前言 社交关系数据已经准备就绪，PageRank算法的原理和实现我们也已经大致掌握，下面就可以在此基础上做一些有意思的事情了。 本篇会在前面抓取的500w简书的粉丝数据上，使用 PageRa
不知道你有没有找过一些工具来画数据结构的图，我反正是找了不少。windows下的visio是挺强大的，不过在linux没法使用，当然你非要使用也可以安装wine；亿图也不错，支持画数据结构图，不过是收费的。然而前面这些都不是重点，重点是他们画图都是拖拽类型的，手残党实在把持不住。最后终于发现了一款程序员画图神器-graphviz。《什么是二叉查找树》文中的树图就是用该工具画的.
graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的工具包，它使用一个特定的DSL(领域特定语言):dot作为脚本语言，然后使用布局引擎来解析此脚本，并完成自动布局。
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
1. 拓扑排序 拓扑排序是对有向无圈图的顶点的一种排序：如果存在一条vi到vj的路径，则vj排在vi后面（因为只要满足这个特性就是拓扑序列，所以它不一定是唯一的）。比如在众多的大学课程中，有些课有先修课，我们可以将其抽象为拓扑排序，有向边(v, w)表明课程v必须安排在w之前，否则课程w就无法进行。我们可以想象所有的课程以及课与课之间的关系可以用一个图来表示，而拓扑排序就可以知道课程安排的顺序。然而，如果图存在圈，就没有拓扑序列。比如如果要上课程A必须上课程B，要上课程B必须上课程C，而要上课程C必须上课程
无向图存在欧拉回路的充要条件 一个无向图存在欧拉回路，当且仅当该图所有顶点度数都为偶数,且该图是连通图。 有向图存在欧拉回路的充要条件 一个有向图存在欧拉回路，所有顶点的入度等于出度且该图是连通图。
给定一个机票的字符串二维数组 [from, to]，子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点，对该行程进行重新规划排序。 所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从 JFK 出发。
今天是《python算法教程》的第7篇读书笔记，笔记的主要内容是通过python的遍历方式找出有向图的强连通分量。 强连通分量定义 在有向图G中，如果两个顶点vi,vj间（vi>vj）有一条从vi到v
欧拉回路 有一天一位灵魂画师画了一张图，现在要你找出欧拉回路，即在图中找一个环使得每条边都在环上出现恰好一次。 一共两个子任务： 这张图是无向图。（50分） 这张图是有向图。（50分） 输入格式 第一行一个整数 t，表示子任务编号。t∈{1,2}，如果 t=1则表示处理无向图的情况，如果t=2 则表示处理有向图的情况。 第二行两个整数 n,m，表示图的结点数和边数。 接下来 m行中，第 i行两个整数 vi,ui表示第 i 条边（从 1 开始编号）。保证 1≤vi,ui≤n。 如果 t=1则表示 vi到 ui
欧拉回路是指不令笔离开纸面，可画过图中每条边仅一次，且可以回到起点的一条回路。现给定一个图，问是否存在欧拉回路？
图的概念介绍得差不多了，大家可以消化消化再继续学习后面的内容。如果没有什么问题的话，我们就继续学习接下来的内容。当然，这还不是最麻烦的地方，因为今天我们只是介绍图的存储结构而已。
networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
本来定在二月份参加美赛，因为A题是连续型的比较适合我们队，但是今年放的三道题都是数据题，做到第二天其实就觉得，怎么说，感觉之前准备的不是很充分，赛前没有很认真做画图的这一部分工作，现在想来还是很亏的，因为在比赛的时候其实大家思路都差不多，不会说大家都是本科阶段，你做这题能搞个神经网络我只能搞个层次分析，不存在的，甚至很多时候讲道理还是站在巨人的肩膀上做事的，查查别人之前在这一方面的论文，其实还是看你论文里面的插图精致不精致，很正常，因为在评审过程中评委也是人，他们看数学式子可能也没有去深究，甚至只是看个大概，更不用说你去熬夜辛辛苦苦写的那些英文了，最多是你写的式子看不懂and你的插图他没看懂可能会看看你写的文字部分。
本文摘自清北学堂内部图论笔记，作者为潘恺璠，来自柳铁一中曾参加过清北训练营提高组精英班，笔记非常详细，特分享给大家！更多信息学资源关注微信订阅号noipnoi。
NetworkX是一款Python的软件包，用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络，它可以产生许多种类的随机网络或经典网络，也可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python，戳这里——>
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。
图(Graph)是由顶点和连接顶点的边构成的离散结构。在计算机科学中，图是最灵活的数据结构之一，很多问题都可以使用图模型进行建模求解。例如：生态环境中不同物种的相互竞争、人与人之间的社交与关系网络、化学上用图区分结构不同但分子式相同的同分异构体、分析计算机网络的拓扑结构确定两台计算机是否可以通信、找到两个城市之间的最短路径等等。
引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”，每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单，当新的引用指向该对象时，引用计数加1，当一个对象的引用被销毁时减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 什么是循环引用？A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收，例子： a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b
图是计算机科学中的一种重要数据结构，它是由节点和边组成的集合，用于表示物体之间的关系。本篇博客将重点介绍图的基本概念和表示方法，包括有向图、无向图、带权图的概念，以及邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法，并通过实例代码演示图的创建和基本操作，每行代码都配有详细的注释。
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”。
上一章介绍了数字电路的重要概念原语，可以用来做门级的元件。这一章里，我们在原语的基础上再引入模块的概念。
Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
图(graph)是一种比较松散的数据结构。它有一些节点(vertice)，在某些节点之间，由边(edge)相连。节点的概念在树中也出现过，我们通常在节点中储存数据。边表示两个节点之间的存在关系。在树中，我们用边来表示子节点和父节点的归属关系。树是一种特殊的图，但限制性更强一些。 这样的一种数据结构是很常见的。比如计算机网络，就是由许多节点(计算机或者路由器)以及节点之间的边(网线)构成的。城市的道路系统，也是由节点(路口)和边(道路)构成的图。地铁系统也可以理解为图，地铁站可以认为是节点。基于图有许多经典的
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题，我们今天就来讲讲这道题的含义和解法，包含Python编码全过程。
•引用计数：Python在内存中存储每个对象的引用计数，如果计数变成0，该对象就会消失，分配给该对象的内存就会释放出来。•标记-清除：一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等可能会出现引用循环，对于这些循环，垃圾回收器会定时回收这些循环（对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边）。•分代收集：Python把内存根据对象存活时间划分为三代，对象创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻的代是被优先处理的，因此越晚创建的对象越容易被回收。
这是《算法图解》第六篇读书笔记，涉及的主要内容为图结构、深度优先搜索和广度优先搜索。 1.图 1.1图的概述 图(graph)是一种基本的数据结构，它由点和边构成。 根据边有无指向性，可将图分为有向图、无向图。这两种图分别表明点与点之间的关系是单向的(有向图)还是过双向的(无向图)。 1.2图的用途 图可用于表示物体之间的关系，以及用于查找两地点之间的最短路径等。 1.3图的存储结构(python实现有向图) 图的存储结结构可分为邻接矩阵和邻接列表。 下文将按下图展示邻接矩阵和邻接表。 先约定三点：
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
Kaspersky Cyberthreat real-time map 想体验科技宅的快感嘛？一个利用卡巴斯基杀毒软件检测到的病毒数据绘制地图的网站，有一种拥有世界的感觉~
我们程序员在工作生活中，有很多场合下需要绘制图表，比如PPT里的图表，学习笔记的一些助记图，还有最常见的，工作中大量使用的流程图。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
在自然语言处理领域，我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本，往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时，在很多推荐系统中，由于无法直接就整体文本进行利用，往往会现对文本进行汇总，常用的方法就是embedding或者关键词抽取，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
一个图G = （V, E）由一些点及点之间的连线（称为边）构成，V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中，点的空间位置，边的区直长短都无关紧要，重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
Hello,大家好，又到了图论碎碎念时间~~祝各位狗子端午安康~~书接上回，图论基础概念呢，这里也用一个例子来讲：好比说老张端午节在外卖上点了个粽子。
最近恶心的项目中期检查，我被分配到做社交图的分析，然而事实上我并不知道弄啥。虽然不是我自己答辩，但是考虑到还是不要太坑dalao，我决定不管怎样至少得搞点图撑撑场面免得尴尬，这几天就赶鸭子上架倒腾了下graph_tool这个专门用于对图进行可视化的python库。虽然网上中文资料不足，但是他的英文文档还是非常全面的，很多设计的小细节也在文档里提及了，非常简单容易上手。下面就从一个初学者的记录下我的学习历程。
首先，图可以分为有向图和无向图（这里只讨论无权图），像下面这个图就是无向图，V1 ~ V5 是图的顶点，而连接图的两个顶点的线就叫边或者专业一点的说法叫做：“度”，在无向图中，两个顶点之间的连线的方向可以是互换的，比如说，V1 顶点和 V2 顶点之间的边我们可以看做是以 V1 为起点， V2 为终点的一条边，也可以看做是以 V2 位起点， V1 位终点的一条边。由此，一个无向图的度的总数等于这个图中的边的总数的两倍，下面的那个图中一共有 7 条边，因为它是无向图，那么它的度的总数就是 14。
在使用Graphviz进行图形可视化时，有时候会遇到 graphviz.backend.ExecutableNotFound 错误。这个错误通常是由于找不到Graphviz的可执行文件导致的。本篇文章将介绍如何解决这个错误。
1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介 | 菜鸟教程
垃圾回收（Garbage Collection）大家应该多多少少都听过，但是什么是垃圾回收呢？我们这里说的垃圾回收肯定不是把垃圾丢进垃圾桶。现在的高级语言Java，C#等，都采用了垃圾回收机制，而不再是C，C++里用户自己管理维护内存的方式，自己管理内存是很自由，但是可能出现内存泄漏，悬空指针等问题。而垃圾回收机制作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。
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。
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