下载和安装Neo4j 安装Java JDK 下载Neo4j安装文件 创建系统环境变量 Neo4j配置 配置文档存储在conf目录下,Neo4j通过配置文件neo4j.conf控制服务器的工作.默认情况下,不需要进行任意配置,就可以启动服务器. 核心数据文件的位置 例如,核心数据文件存储的位置,默认是在data/graph.db目录中,要改变默认的存储目录,可以更新配置选项: # The name of the database to mount #dbms.active_database=gra

不用十字链表也可以稀疏矩阵相加时间复杂度最坏情况达到O(tuA + tuB);思路比较简单就不赘述了,代码如下: 三元组: package 行逻辑链接的顺序表实现稀疏矩阵的相乘; public class Triple<T> { int row,col; T v; public Triple(){} public Triple(int row,int col, T v){ this.row = row; this.col = col; this.v = v; } } 构建矩阵存储结构: pac

稀疏矩阵压缩存储的C语言实现 (GCC编译). /** * @brief C语言 稀疏矩阵 压缩 实现 * @author wid * @date 2013-11-04 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <string.h> #define TRUE 1 #define FAL

数据结构实验之数组三:快速转置 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 转置运算是一种最简单的矩阵运算,对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 ),它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T( i , j )=M( j , i ).显然,一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵.你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m

1. 迷宫问题求解 #include <stdio.h> #define m 8 //迷宫内有8列 #define n 8 //迷宫内有8行 #define MAXSIZE 100//栈尺寸最大为100 int maze[m+2][n+2]= //迷宫情况,见书P50页图3.4, 1代表不可走,0代表可走 { {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1}, {1,0,0,1,0,0,0,1,0,1}, {1,0,0,1,0,0,0,1,0,1}, {1,0,0,0,0,1,1,0,0,1}, {

第1章  绪论       文档中源码及测试数据存放目录:数据结构\▲课本算法实现\▲01 绪论  概述        第一章作为绪论,主要介绍了数据结构与算法中的一些基本概念和术语.对于这些概念术语,我个人不推崇死记硬背,记住了当然好,记不住也没关系,但是一定要做到完全理解.就算嘴上说不出来,心里也一定要明白这个过程的含义. 数据结构        数据(data)是对客观事物的符号表示.在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称.        数据元素(data

第一章  绪论 数据结构:是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科. 数据:是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称. 数据元素:数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理. 数据项:数据的不可分割的最小单位. 数据对象:性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集. 数据结构:是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合. 结构:数据元素相互之间的关系.1.集合 2.线性结构 3

稀疏矩阵(Sparse Matrix):对于稀疏矩阵,目前还没有一个确切的定义.设矩阵A是一个n*m的矩阵中有s个非零元素,设  δ=s/(n*m),称δ为稀疏因子, 如果某一矩阵的稀疏因子δ满足δ≦0.05时称为稀疏矩阵, 稀疏矩阵的压缩存储 对于稀疏矩阵,采用压缩存储方法时,只存储非0元素.必须存储非0元素的行下标值.列下标值.元素值.因此,一个三元组(i, j, aij)唯一确定稀疏矩阵的一个非零元素. 上图的稀疏矩阵A的三元组线性表为: ( (1,2,12), (1,3,9), (3,1

第五章<数组> 一.概念 根据数组中存储的数据元素之间的逻辑关系,可以将数组分为 : 一维数组.二维数组.….n维数组.n维数组中,维数 n 的判断依据是:根据数组中为确定元素所在位置使用的最少的下标个数.例如,二维数组中想唯一确定一个元素的位置,至少需要使用 2 个下标, a[1][1]:行坐标为 1,列坐标为 1 的数据元素的值. 二.数组VS顺序表 ①数组作为一种数据类型,作用是将类型相同的数据存储在一整块内存中,数组中存储的数据之间没有任何逻辑关系,谁也不认识谁.②顺序表作为线性表的存

Problem Description 转置运算是一种最简单的矩阵运算,对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 ),它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T( i , j )=M( j , i ).显然,一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵.你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n < = 10000 ),求该矩阵的转置矩阵并输出.矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示.       稀疏矩阵M          

Problem Description 对于一个n*n的稀疏矩阵M(1 <= n <= 1000),采用三元组顺序表存储表示,查找从键盘输入的某个非零数据是否在稀疏矩阵中,如果存在则输出OK,不存在则输出ERROR.稀疏矩阵示例图如下: Input 连续输入多组数据,每组数据的第一行是三个整数mu, nu, tu(tu<=50),分别表示稀疏矩阵的行数.列数和矩阵中非零元素的个数,数据之间用空格间隔,随后tu行输入稀疏矩阵的非零元素所在的行.列值和非零元素的值,每组数据的最后一行输入要查

数据结构实验之数组三:快速转置 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 转置运算是一种最简单的矩阵运算,对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 ),它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T( i , j )=M( j , i ).显然,一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵.你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n < = 100

给定一个长度为N的数组A=[A1, A2, ... AN],已知其中每个元素Ai的值都只可能是1, 2或者3. 请求出有多少下标三元组(i, j, k)满足1 ≤ i < j < k ≤ N且Ai < Aj < Ak. Input 第一行包含一个整数N 第二行包含N个整数A1, A2, ... AN.(1 ≤ Ai ≤ 3) 对于30%的数据,1 ≤ N ≤ 100 对于80%的数据,1 ≤ N ≤ 1000 对于100%的数据,1 ≤ N ≤ 100000 Output 一个整数

背景 最近我在尝试存储知识图谱的过程中,接触到了Neo4j图数据库,这里我摘取了一段Neo4j的简介: Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中.它是一个嵌入式的.基于磁盘的.具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中.Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性.程序员工作在一个面向对象的.灵活的网络结构下而不是严格.静态的表中--但是他们可以享受到具备完全的事务

最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用了不同的数据结构来记录数据.因此它们所适用的场景也不尽相同. 其中最为特别的便是图形数据库了.可以说,它和其它的

转载自原文地址:http://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html 最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用

10个月前,我开始用neo4j做cmdb. 初体验下去neo4j很美好. 但是一年中发现一些问题, 仅仅是个人的体验.经供参考 查询语言 如果接触过Neo4j,都会为Cypher的简单和易用感觉到惊叹, 向其他数据库一样,Neo4j也提供了Explain和Profile工具.这样让你容易理解查询是如何运作的.如果你看过neo4j的查询计划优化的图,你会发现一大堆牵扯的线. 最开始简单的查询,一切都很美好.当业务需求越来杂,你用到的查询越来越复杂,你就发现,天啊. 为什么我改了这么一小段代码的顺序

一.删除图 在开发过程中,很多时候需要快(简)速(单)清(粗)除(暴)Neo4j中存在的海量数据节点和关系数据 在这种情况下,delete和detach从性能上都已力不从心.Neo4j官方推荐清库方法,即删除graph.db数据库文件,暴力清空数据库 1. 关闭Neo4j服务器进程 检查服务器进程是否启动,如启动,可通过kill -9或其它方式杀掉服务器进程 2. 删除graph.db数据库文件 找到<NEO4J_HOME>/data/databases/路径(即安装路径和设置的系统环境变量)

这一章学习之后,我想对串这个部分写一下我的总结体会. 串也有顺序和链式两种存储结构,但大多采用顺序存储结构比较方便.字符串定义可以用字符数组比如:char c[10];也可以用C++中定义一个字符串string a;这就需要根据具体场景来选择合适方便操作的方法.还有空串和空格串是不同的,空串字符长度为0(符号‘∅’),空格串包含一个或多个空格.这一章学习了两个串的模式匹配算法,特别是KMP算法,从中受益匪浅. 一.串 1.BF(Brute-Force)算法 这个模式匹配算法简单直观,被人们称为暴

Neo4j图形数据库教程 Neo4j图形数据库教程 第一章:介绍 Neo4j是什么 Neo4j的特点 Neo4j的优点 第二章:安装 1.环境 2.下载 3.开启远程访问 4.测试 第三章:CQL 1.CQL简介 2.Neo4j CQL命令/条款 3.Neo4j CQL 函数 4.Neo4j CQL数据类型 第四章:命令 1.CREATE创建 2.MATCH查询 3.RETURN返回 4.关系基础 5.WHERE子句 6.DELETE删除 7.REMOVE删除 8.SET子句 9.ORDER B