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Code  ›  networkx有向图_networkx 有向图_python networkx 有向图 -
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冷静的山羊
1 年前
void addEdge(int v,int w) 向 图中添加一条边v--w Iterable<Integer> adj(int v)           由v指出的边所连接的所有顶点 Digraph reverse()        该 图 的反向 图 String toString()        对象的字符串表示 public class Digraph { private { adj[v].add(w); E++;} //顶点v所关联的所有顶点 public Iterable<Integer> adj(int v){return adj[v];} // 有 向 图 的反转

  • 加权 有 向 图 ----加权 有 向 图 的实现

    可以对比加权无 向 图 的实现。 加权 有 向 边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight)         double weight( return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } 加权 有 向 图 public class EdgeWeightedDigraph EdgeWeightedDigraph(int v)        含有V个顶点的空有 向 图 int V()        int E()        边的总数 void addEdge(DirectedEdge e)        将e添加到该有 向 图中 Iterable<DirectedEdge> adj

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  • 有 向 图 的环和 有 向 无环 图

    本篇主要分享关于 有 向 图 的环和 有 向 无环 图 （DAG，估计做大数据的同学到处都可以看到），所以相关概念我就不做详细介绍了。 用 有 向 图中各个节点代表着一个又一个的任务，而其中的方向代表的任务的执行顺序。而方向代表着这个在执行这个任务之前必须完成其他节点，例如上图中在5执行必须执行3和0 节点。 所以可以想到 有 向 图中有 向 环的检测非常重要，例如上面 要是5之前 3要执行，3之前4要执行，4之前5要执行，那么着三个限制条件永远事不可能被执行的，要是一个优先级限制的问题中存在有 向 环，那么这个问题肯定是无解的 有 向 环的检测的理念是我们找到了一条边v-》w 要是w已经存在在栈中，就找到了一个环，因为栈中表示的是一条 有 w-》v的路径，而v-》w正好补全了这个环。也就是存在有 向 环。所以这个优先任务是 有 问题的。 这一篇讲清楚 阿里的OceanBase解密 #大数据和云计算技术#: "四 有 "社区介绍 大数据和云计算技术周报（第56期） 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 《大数据架构详解》第2次修订说明

  • 有 向 图 ，无 向 图 ，网络 图 ，加入权重。

    import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx H = nx.path_graph(10) G.add_nodes_from(H) nx.draw 0, 1, 2, 3]) nx.add_cycle(G, [10, 11, 12], weight=7) nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() import networkx (G, pos, node_size=700) nx.draw_ networkx _edges(G, pos, edgelist=elarge, width ='b', style='dashed') nx.draw_ networkx _labels(G, pos, font_size=20, font_family='sans-serif') plt.axis ('off') plt.show() from __future__ import division import matplotlib.pyplot as plt import networkx as

  • 有 向 图 ---- 有 向 环检测和拓扑排序

    上一篇： 有 向 图 的深度优先和广度优先遍历 优先级限制下的调度问题：给定一组需要完成的任务，以及一组关于任务完成的先后次序的优先级限制。在满足限制条件的前提下应该如何安排并完成所有任务？ 拓扑排序：给定一幅 有 向 图 ，将所有顶点排序，使得所有的 有 向 边均从排在前面的元素指向排在后面的元素（或者说明无法做到这一点）。 先来解决 有 向 环检测问题： 采用深度优先遍历来解决这个问题：用一个栈表示“当前”正在遍历的 有 向 路径上的顶点。 一旦找到一条 有 向 边v->w，并且w已经存在于栈中，那么就找到了一个环；如果没有找到这条边，那么就是无环 图 。 使用深度优先搜索对 有 向 无环 图 进行拓扑排序需要的时间和V+E成正比。 下一篇： 有 向 图 的强连通分量问题

  • 判断 有 向 图 是否 有 圈

    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。 虽然 有 圈 图 没有拓扑序列，但是我们可以利用拓扑排序的算法来判断一个 有 向 图 是否 有 圈。 算法描述如下： 1. 将所有入度为0的顶点放入队列； 否则，说明总 有 顶点入度不为0，没有放入队列中，即该有 向 图 有 圈。 关于DFS的介绍请戳我，通过稍微修改DFS，利用递归的特点，也可以判断 有 向 图 是否 有 圈。 \n"); return 0;  上述利用DFS判断 有 向 图 是否 有 圈实际上是利用了深度优先生成树的性质： 有 向 图 无圈当且仅当其深度优先生成树没有回退边， 而上述算法中的vis[graph

  • networkx 之 图 遍历和 图 绘制

    networkx 之 图 遍历和 图 绘制 networkx 之 图 遍历和 图 绘制 图 数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？ 图 数据读取后，如何得到节点集和边集？ 如何绘制多样的 图 ？ 图 数据读取后默认标签（labels）为索引，如何使用编号id？ 例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理 图 数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理 图 数据时只需要编号 读取gml图文件， 有 两个问题影响使用 图 数据读取后，如何得到节点集和边集？ 在 图 数据读取后，我们在算法中处理数据时往往会对 图 的节点集和边集进行处理，下面提供几种遍历方式: 如何绘制多样的 图 ？

  • 7.5 有 向 无环 图

    01 有 向 无环 图 1、一个无环的 有 向 图 称做 有 向 无环 图 （directed acycline graph），简称DAG 图 ，DAG 图 是一类较有 向 树更一般的特殊 有 向 图 。 2、 有 向 无环 图 是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用 有 向 无环 图 ，则可实现对相同子式的共享，从而节省存储空间。 4、检查一个 有 向 图 是否存在环要比无 向 图 复杂。 对于无 向 图 来说，若深度优先遍历过程中遇到回边，则必定存在环，而对于 有 向 图 来说，这条回边 有 可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。 5、 有 向 无环 图 也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程，而这些子工程之间，通常受着一定条件的约束。

  • 有 向 无环 图 检测

    RDD内部可以 有 许多分区(partitions)，每个分区又拥有大量的记录(records)。 RDD之间的依赖关系是靠 有 向 无环 图 （DAG）表达的，下面看下有 向 无环 图 的基本理论和算法。 有 向 无环 图 （DAG） 在图论中，边没有方向的 图 称为无 向 图 ，如果边有方向称为 有 向 图 。 在无 向 图 的基础上，任何顶点都无法经过若干条边回到该点，则这个 图 就没有环路，称为 有 向 无环 图 （DAG 图 ），如下图所示，4->6->1->2是一个路径，4->6->5也是一条路径，并且图中不存在顶点经过若干条边后能回到该点 所以不能有环路，这个 图 是不正确的。所以，这个 图 必须为 有 向 无环 图 ！ 有 向 图 如何检测 有 、无环？ 那么，如何检测一个 有 向 图 是否是DAG呢？ 有 向 图 的环检测，首先对照着无 向 图 的环检测来理解，在无 向 图中，我们要检测一个图中间是否存在环，需要通过深度优先或广度优先的方式，对访问过的元素做标记。如果再次碰到前面访问过的元素，则说明可能存在环。

  • 7.5 有 向 无环 图

    01 有 向 无环 图 1、一个无环的 有 向 图 称做 有 向 无环 图 （directed acycline graph），简称DAG 图 ，DAG 图 是一类较有 向 树更一般的特殊 有 向 图 。 2、 有 向 无环 图 是描述含有公共子式的表达式的有效工具。 3、若利用 有 向 无环 图 ，则可实现对相同子式的共享，从而节省存储空间。 4、检查一个 有 向 图 是否存在环要比无 向 图 复杂。 对于无 向 图 来说，若深度优先遍历过程中遇到回边，则必定存在环，而对于 有 向 图 来说，这条回边 有 可能是指向深度优先生成森林中另一棵生成树上顶点的弧。 5、 有 向 无环 图 也是描述一项工程或系统的进行过程的有效工具。 6、几乎所有的工程都可分为若干个称做活动的子工程，而这些子工程之间，通常受着一定条件的约束。

  • 有 向 图 的拓扑排序

    拓扑排序是可以用 图 模拟的另一种操作方式。 他可用于表示一种情况，即某些项目或事件必须按照某种顺序排列发生。 步骤1、找到一个没有后继的顶点 步骤2、从图中删除这个顶点，在列表的前面插入顶点标记 以下为java源码： * @author hasee * @TIME 2017年5月4日 * 有 向 图 的拓补排序 theGraph.addEdge(5, 7);//FH theGraph.addEdge(6, 7);//GH theGraph.topo(); * 有 一种拓扑 图 是拓扑排序是做不到的 char lab){ vertxList[nVert++] = new Vertx(lab); * @param start * @param end * 邻接矩阵，和之前的无 向 图 区分 [currentVerts].lable; deleteVertx(currentVerts);//在图中删除这个顶点 //如果没有环就输出所有的 有 向 图 顶点

  • 启动优化 - 有 向 无环 图

    答案肯定是有的，使用 有 向 无环 图 。它可以完美解决先后依赖关系。 有 向 无环 图 （Directed Acyclic Graph, DAG）是 有 向 图 的一种，字面意思的理解就是图中没有环。 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面 由于有这个特点，因此常常用 有 向 无环 图 的数据结构用来解决依赖关系。 否则，存在环 下图所示的 有 向 无环 图 ，采用入度表的方法获取拓扑排序过程。 O(n+e) DFS 算法 从上面的入度表法，我们可以知道，要得到 有 向 无环 图 的拓扑排序，我们的关键点要找到入度为 0 的顶点。 有 向 无环 图 的拓扑排序其实并不难，难度中等。通常，我们一般使用 BFS 算法来解决，DFS 算法比较少用。

  • 有 向 图 ----可达性问题

    单点可达性：回答“是否存在一条从起点s到给定节点v的 有 向 路径？”等类似问题。 多点可达性：回答“是否存在一条从集合中任意顶点到给定节点v的 有 向 路径？”等类似问题。 marked[w]) dfs(G,w); public boolean marked(int v){ return marked[v]; } 有 向 图 的顶点对之间的可达性： 有 向 图 G的传递闭包是由相同的一组顶点组成的另一幅 有 向 图 ，在传递闭包中存在一条从v指向w的边当且仅当G中w是从v可达的。 我们很容易想到通过计算 有 向 图 的传递闭包来解决顶点对的可达性问题，但一般来说，一幅 有 向 图 的传递闭包中所含的边比原图中多得多，与其明确计算一幅 有 向 图 的传递闭包，不如使用深度优先搜索来实现。 下一篇： 有 向 图 的深度优先遍历和广度优先遍历

  • 加权 有 向 图 ----关键路径算法

    这个问题与无环加权 有 向 图 的最长路径问题是等价的。 为了设计求关键路径的动态规划算法，现在定义三个术语： 事件i可能最早发生的时间earliest(i): 是指从开始结点s到结点i的最长路径的长度。 关键路径算法基本步骤： 确认有 向 图 G是无环 图 ，并进行拓扑排序; 按拓扑次序计算earliest(i), 0<=i< V-1; 按逆拓扑排序计算latest(i), 0<=i< V-1; 计算latest

  • 无回路 有 向 图 的拓扑排序

    所以最终使用了无回路 有 向 图 的扩扑排序来实现。 直接上代码，后边讲解实现思路。 * 无回路 有 向 图 (Directed Acyclic Graph)的拓扑排序 * 该DAG 图 是通过邻接表实现的。 / 指向第一条依附该顶点的弧 * 顶点数组 private List<VNode> mVexs; * 创建 图 ( * 拓扑排序 * 返回值： * -1 -- 失败(由于内存不足等原因导致) * 0 -- 成功排序，并输入结果 * 1 -- 失败(该有 向 图 是 有 环的

  • 邻接矩阵存储 有 向 图 (详解)

    邻接矩阵存储 有 向 图 【输入描述】   输入文件包含多组测试数据，每组测试数据描述了一个无权 有 向 图 。 每组测试数据第一行为两个正整数n和m，1<=n<=100,1<=m<=500,分别表示了 有 向 图 的顶点数目和边的数目，顶点数从1开始计起。 接下来 有 m行，每行 有 两个正整数，用空格隔开，分别表示一条边的起点和终点。每条边出现一次且仅一次，图中不存在自身环和重边。输入文件最后一行为0 0，表示输入数据结束。 【输出描述】：   对输入文件的每个 有 向 图 ，输出两行：第一行为n个正整数，表示每个顶点的出度；第2行也为n个正整数表示每个顶点的入度。

  • Spark| 有 向 无环 图 （DAG）检测

    RDD内部可以 有 许多分区(partitions)，每个分区又拥有大量的记录(records)。 RDD之间的依赖关系是靠 有 向 无环 图 （DAG）表达的，下面看下有 向 无环 图 的基本理论和算法。 有 向 无环 图 （DAG） 在图论中，边没有方向的 图 称为无 向 图 ，如果边有方向称为 有 向 图 。 在无 向 图 的基础上，任何顶点都无法经过若干条边回到该点，则这个 图 就没有环路，称为 有 向 无环 图 （DAG 图 ），如下图所示，4->6->1->2是一个路径，4->6->5也是一条路径，并且图中不存在顶点经过若干条边后能回到该点 所以不能有环路，这个 图 是不正确的。所以，这个 图 必须为 有 向 无环 图 ！ 有 向 图 如何检测 有 、无环？ 那么，如何检测一个 有 向 图 是否是DAG呢？ 总结，以上就是 有 向 图 有 环，无环检测算法的基本思想。关于 有 向 图 有 环判断检测的java版源码请参考github之spark文件夹中的directedCycle类（代码参考princeton源码）。

  • 有 向 无环 图 的拓扑排序

    首先，介绍一下 有 向 无环 图 。 从字面上理解: 为 有 向 图 有 向 的二叉树是特殊的 有 向 无环 图 。 如图（关键部分） 对于 有 向 图 来说，深度优先遍历下，若从head出发到结束时出现一条从head的下级节点mid开始指向head的一条路径，则必定此 图 有 环。 首先，拓扑排序的对象肯定是 有 向 无环图中左右的点。 有 图为例 经过第一次筛选得 A 第二次筛选得 B 第三次筛选得D 第四次筛选的 C，F（若无特殊要求，C,F的顺序是随机的）（这里我们按照字母表来） ?

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    有 向 有 环 图 两点间路径问题 本文主要介绍 有 向 有 环 图 两点间的路径问题。先简要的看一下什么是 有 向 有 环 图 。 那么如何利用类似深度优先遍历的方式对1到7之间的路径进行查询呢，下面说一下思路。 1、首先需要把 有 向 有 环 图 经过破环，形成 有 向 无环 图 。 2、利用深度优先遍历实现对 有 向 无环 图 所有路径进行查找。 好，下面看一下具体的实现。

  • 社团划分—— 有 向 图 的Label Propagation算法

    二、 有 向 图 的Label Propagation算法 1、 有 向 图 有 向 图 是指图中的边是带有方向的 图 。

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