小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: 11.Graph相关算法 11.1最短路径 11.1.1

1.最短路径问题的常用算法 最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 1.1 最短路径长度与最短加权路径长度 在日常生活中,最短路径长度与最短路径距离好像并没什么区别.但在具体的图论问题中却可能是不同的概念和问题,经常会被混淆. 图论中有无权图和有权图,无权图中的边没有权,赋权图的边带有权,可以表示距离.时间.费用或其它指标.在问题文字描述中,往往并不直接指出是无权图还是有权图,这时就要注意最短路径与最短加权路径的区别.路径长度是把每个顶点到相邻顶点的

1.带有条件约束的最短路径问题 最短路径问题是图论中求两个顶点之间的最短路径问题,通常是求最短加权路径. 条件最短路径,指带有约束条件.限制条件的最短路径.例如,顶点约束,包括必经点或禁止点的限制:边的约束,包括必经路段或禁止路段:还包括无权路径长度的限制,即经过几步到达终点.进一步地,还有双目标限制的最短路径问题,求最短距离中花费最小的路线:交通限制条件下的最短路径问题,需要考虑转向限制和延误的约束. 求解带有限制条件的最短路径问题,总体来说可以分为两类基本方法:一类是基于不带限制条件的最短路

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1044 转载于:https://www.luogu.org/blog/QiXingZhi/solution-p1044 题目背景 栈是计算机中经典的数据结构,简单的说,栈就是限制在一端进行插入删除操作的线性表. 栈有两种最重要的操作,即pop(从栈顶弹出一个元素)和push(将一个元素进栈). 栈的重要性不言自明,任何一门数据结构的课程都会介绍栈.宁宁同学在复习栈的基本概念时,想到了一个书上没有讲过的问题,

1.NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功能. NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络,生成图与网络,分析网络结构,构建网络模型,设计网络算法,绘制网络图形. NetworkX 提供了图形的类.对象.图形生成器.网络生成器.绘图工具,内置了常用的图论和网络分析算法,可以进行图和网络的建模.分析和仿真. NetworkX 的官网和文档 官网地址:https://net

[题目] 输入二叉树中的两个结点,输出这两个结点在数中最低的共同父结点. 二叉树的结点定义如下:  C++ Code  123456   struct BinaryTreeNode {     int value;     BinaryTreeNode *left;     BinaryTreeNode *right; }; [分析] 求数中两个结点的最低共同结点是面试中经常出现的一个问题.这个问题有几个变种. [变种1] 第一个变种是二叉树是一种特殊的二叉树:查找二叉树.也就是树是排序过的,位

题目背景 陈老师喜欢网购书籍,经常一次购它个百八十本,然后拿来倒卖,牟取暴利.前些天,高一的新同学来了,他便像往常一样,兜售他的书,经过一番口舌,同学们决定买他的书,但是陈老师桌上的书有三堆,每一堆都有厚厚的一叠,他要想个办法用最轻松的方式把书拿下来给同学们.但是你想逗一下陈老师,于是,请你设计一个最累的方式给他. 题目描述 若告诉你这三堆分别有i,j,k本书,以及每堆从下到上书的重量.每次取书只能从任意一堆的最上面取,那么请你帮助他设计一个方案,让他花最大的力气取下所有书(陈老师别打我). 显

Direcshow中视频捕捉和參数设置报告 1.      关于视频捕捉(About Video Capture in Dshow) 1视频捕捉Graph的构建 一个能够捕捉音频或者视频的graph图都称之为捕捉graph图.捕捉graph图比一般的文件回放graph图要复杂很多,dshow提供了一个Capture Graph Builder COM组件使得捕捉graph图的生成更加简单.Capture Graph Builder提供了一个ICaptureGraphBuilder2接口.这个接口

import networkx as nx import matplotlib.pyplot import scipy.io as sio import numpy as np load_path='H:/summer/datasets_read/chb01/Seizure/cut/wc/03.mat' load_data=sio.loadmat(load_path) # print(type(load_data)) # print(load_data.keys()) # print(load_

小书匠 Graph 图论  学过线性代数的都了解矩阵,在矩阵上的文章可做的很多,什么特征矩阵,单位矩阵等.grpah存储可以使用矩阵,比如graph的邻接矩阵,权重矩阵等,这节主要是在等到graph后,如何快速得到这些信息.详细官方文档在这里 目录: 12.graph和其他数据格式转换 12.1graph与字典(Dict) 12.2graph与列表(List) 12.3graph与numpy 12.4graph与Scipy 12.5graph与Pandas 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个

小书匠Graph图论 如果只是简单使用nx.draw,是无法定制出自己需要的graph,并且这样的graph内的点坐标的不定的,运行一次变一次,实际中一般是要求固定的位置,这就需要到布局的概念了.详细的画图信息可以看这里,代码中的关键部分使用了英文进行注释,不在另外注释. 目录: 9.Drawing Graph 9.1使用Matplotlib 9.2使用Graphviz AGraph (dot) 9.3图布局 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 9.Drawing Gra

小书匠Graph图论 graph构建完成后,对graph的连通等属性进行分析. 目录: 8.对图进行分析 8.1连通子图 8.2弱联通 8.3强连通 8.4子图 8.5条件过滤 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 8.对图进行分析 强连通:有向图中任意两点v1.v2间存在v1到v2的路径(path)及v2到v1的路径. 弱联通:将有向图的所有的有向边替换为无向边,所得到的图称为原图的基图.如果一个有向图的基图是连通图,则有向图是弱连通图. 8.1连通子图 #定义图的节点和

小书匠Graph图论 有时候graph建好后,我们并不清除该graph内节点的,边的信息,这就需要调用函数去查看了. 目录: 6.查看Graph的信息 6.1查看graph内节点,边的 6.2查看graph中的点,边 6.3查看某些节点的度 6.4查看节点&边信息 6.5遍历一个有权图 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 6.查看Graph的信息 6.1查看graph内节点,边的数量 #生成graph  G=nx.path_graph(8)  nx.draw(G,with

小书匠Graph图论 要画出美观的graph,需要对graph里面的节点,边,节点的布局都要进行设置,具体可以看官方文档:Adding attributes to graphs, nodes, and edges部分. 目录: 5.设置graph的信息 5.1创建graph时添加属性 5.2指定节点的属性 5.3指定边的属性 5.4显示graph 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 5.设置graph的信息 5.1创建graph时添加属性 #G.clear()  G=nx

小书匠Graph图论 不可否认,日常中我们使用最多的还是,使用自己的数据去手动创建自己的图形,而不是使用生成器,现从给graph添加点和边入手,讲解手动创建graph. 目录: 3.给graph添加节点 4.给graph添加边 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 3.给graph添加节点 from math import ceil  #该函数由于显示一组graph,传上来的是一组graph和这些graph的描述.  def ShowGraph(glists,ginfo,r

小书匠Graph图论 研究中经常涉及到图论的相关知识,而且常常面对某些术语时,根本不知道在说什么.前不久接触了NetworkX这个graph处理工具,发现这个工具已经解决绝大部分的图论问题(也许只是我自己认为的,没有证据证明),所以把这个工具的使用学习下,顺便学习图论的相关知识. NetworkX本来是有官方文档的,花时间去学也是可以的,我这里把认为重要的整理出来.这些内容会分几次发布,做成一个系列使用教程. 系统环境: linuxmint 18.3 python 3.5.2 numpy 1.1

info:Djangourl:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:OpenERPurl:https://www.oschina.net/p/openerpde

原文:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1):入门 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.我已经用了它一段时间了,感觉还不错(除了速度有点慢),下面介绍我

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<