题意:  思路:对每个输入的点跑一遍dijkstra算法,然后对这个点到所有点的距离求和按公式输出就可以了. (这次尝试了用数组模拟链表来做最短路问题,刷新了自己对最短路的理解) 这里构造链表的过程我的理解一直有误差,第一行的式子中参与代码构建的是Next[cnt] = head[y];head[y] = cnt++;这两个语句.而前边的只是存了编号为cnt的边的另一个端点和这条边的花费. 讲解见大佬博客:https://blog.csdn.net/major_zhang/article/det

7-12 社交网络图中结点的“重要性”计算(30 分) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱.而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同. “紧密度中心性”是用来衡量一个结点到达其它结点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达网络中的其它结点,因而在该网络的传播过程中有更重要的价值.在有N个结点的网

7-12(图) 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱.而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同. “紧密度中心性”是用来衡量一个结点到达其它结点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达网络中的其它结点,因而在该网络的传播过程中有更重要的价值.在有N个

7-10 社交网络图中结点的"重要性"计算(30 point(s)) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱.而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同. "紧密度中心性"是用来衡量一个结点到达其它结点的"快慢"的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达网络中的其

社交网络图中结点的"重要性"计算 (30 分) 在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱.而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同. "紧密度中心性"是用来衡量一个结点到达其它结点的"快慢"的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点能够更快地(平均意义下)到达网络中的其它结点,因而在该网络的

PTA数据结构与算法题目集(中文)  7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分) 7-36 社交网络图中结点的“重要性”计算 (30 分)   在社交网络中,个人或单位(结点)之间通过某些关系(边)联系起来.他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为网络中相互连接的结点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱.而结点根据其所处的位置不同,其在网络中体现的重要性也不尽相同. “紧密度中心性”是用来衡量一个结点到达其它结点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的结点比有较低中心性的结点

dgraph解决社交关系中的正反向查找 本篇介绍的是, 社交关系中的关注者与被关注者在dgraph中如何实现查找. 对dgraph的基本操作不太清楚的可以看看我之前写的博客 dgraph实现基本操作 用go实现dgraph的基本操作 查看当前的数据库中的关系 从图中可以清楚的看到之间的社交关系, 即 wangha 关注 Taoye ChaoChen 关注 TaoYe TaoYe 关注 wanghe 查找所有关注TaoYe的用户 代码实现: { friendis(func:eq(nameOFen,

 測试oracle 11g cluster 中OLR的重要性 called an Oracle Local Registry (OLR): each node in a cluster has a local registry for node-specific resources 測试一:模拟olr异常丢失的情况: 这里首先将olr renam [root@vmrac2 cdata]# mv vmrac2.olr vmrac2.olr.bak 然后尝试去启动crs [root@vmrac2

在研究tornado时,有个Etag比较好奇,从网上查询摘录如下:

2015-02-01 Created By BaoXinjian 一.摘要 在开发oracle report(report 6i)的时候,常常会用到fnd_global或fnd_profile来获取当前的环境变量,如 当前用户:fnd_global.user_id,fnd_global.user_name 当前并发程序所在应用:fnd_global.prog_appl_id 当前并发程序:fnd_global.conc_program_id 当前并发请求:fnd_global.conc_requ

伪目标是这样一个目标:它不代表一个真正的文件名,在执行make时可以指定这个目标来执行所在规则定义的命令,有时也可以将一个伪目标称为标签.伪目标通过   PHONY来指明. PHONY定义伪目标的命令一定会被执行,下面尝试分析这种优点的妙处. 1.如果我们指定的目标不是创建目标文件,而是使用makefile执行一些特定的命令,例如: clean: rm *.o temp 我们希望,只要输入”make clean“后,”rm *.o temp“命令就会执行.但是,当当前目录中存在一个和指定目标重名

// ------BTreeMaxNodeLength.cpp------ #include <iostream> using namespace std; template <class T> struct BTNode { // 左孩子 BTNode<T> *lChild; // 右孩子 BTNode<T> *rChild; // 该结点的值 T data; // 左子树最长距离 int leftSubTreeMaxLength; // 右子树最长距离

项目简述: 为了进行更加精准的营销, 利用数据挖掘相关算法, 利用开放API或自行编写爬虫获得新浪微博, 知乎等社交网络(可能需要破解验证码)中用户所发布的数据, 利用数据挖掘的相关算法进行分析, 从大规模的用户群体中, 分别找出其中具有海淘或母婴购物意向的用户 使用语言: java 工具: eclipse 项目过程论述: 1.收集新浪微博用户的数据 2.对这些用户数据进行分析,判断其是否具有母婴的购物意向. 3.对这些具有母婴购物意向的用户进一步分类,分成衣食住行四类. 4.给分好类之后的用户

在研究tornado时,有个Etag比较好奇,从网上查询摘录如下:

目标与背景 之前的nnet1和nnet2基于Component对象,是一个组件的堆栈.每个组件对应一个神经网络层,为简便起见,将一个仿射变换后接一个非线性表示为一层网络,因此每层网络有两个组件.这些旧组件都有Propagate函数以及Backprop函数,两者都以minibatch为单位进行计算,​​也包含其他函数.     nnet1和nnet2还支持非前馈神经网络,但实现不同.     在nnet1中,拓扑更为复杂的网络由组件嵌套来表示:ParallelComponent组件内可以包含多个组

1.本周学习总结 1.1.思维导图 1.2.谈谈你对图结构的认识及学习体会 本章学习了图结构的相关知识,图形结构属于复杂的非线性数据结构,在实际应用中很多问题可以用图来描述.在图结构中,每个元素可以有零个或多个前驱元素,也可以有零个或多个后继元素,也就是说元素之间的关系是多对多的.无论多么复杂的图都是由顶点和边构成的,所以定义时,图结构由两个集合点和边构成.图的存储方法为邻接矩阵和邻接表,前者引用数组,后者引用指针,所以两者在不同算法上有着自己的优势.图的遍历分为广度优先遍历BFS和深度优先遍历

源代码放在我的github上,想细致了解的可以访问:TriangleCount on github 一.实验要求 1.1 实验背景         图的三角形计数问题是一个基本的图计算问题,是很多复杂网络分析(比如社交网络分析)的基础.目前图的三角形计数问题已经成为了 Spark 系统中 GraphX 图计算库所提供的一个算法级 API.本次实验任务就是要在 Hadoop 系统上实现图的三角形计数任务. 1.2 实验任务         一个社交网络可以看做是一张图(离散数学中的图).社交网络中

Robust Influence Maximization 首先简要介绍一下这个问题:在一个社交网络图中寻找固定数量的节点,使得这些节点对所有节点的影响值尽可能的大.先对这个问题给出形式化的定义:给一个有向图G = (V,E) ,V代表节点,E代表有向边,每一条边有一个权值  ∈ [0,1],代表源点对终点的影响因子(源点有多大的几率对终点产生影响).定义参数向量θ=( ) e∈E 代表每一条边上的影响因子.我们定义 (S)为影响传播函数,( (S)代表从S出发能传播到的所有节点数目的期望值)

Robust Influence Maximization 首先简要介绍一下这个问题:在一个社交网络图中寻找固定数量的节点,使得这些节点对所有节点的影响值尽可能的大.这个问题由于在病毒式营销,谣言监控,舆情分析等活动之中有巨大的应用,所以在过去的几十年,已经被广泛的研究过了.举个例子:一家化妆品公司想要通过送给一些用户免费产品的形式来推广产品,这些用户如何选择就可以采用解决Influence maximization问题的思路来进行.这个问题首先是被Kempe首先提出来的,他提出了两种模型来解决

题目: 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点. 例如:链表中有6个结点,从头到尾依次为1,2,3,4,5,6,则该链表的倒数第3个结点为4. 链表结点定义: struct ListNode{ int val; ListNode* next; }; 思路: 1.遍历整个链表,计算结点的个数,再遍历链表,找到第n-k+1个结点: 2.通过两个指针,第一个指针先走k-1步,到达第k个结点,第二个指针指向头结点,然后两个指针同时走,每次走一步,当第一个指针走到链尾时,第二个指针恰好走到倒数第k个结点