通过避免for循环从节点列表构建邻接矩阵
l需要解决什么问题？ 从索引列表构建二进制矩阵。 下面是l的处理方式，但l希望找到一种有效的方法来避免循环 输入： list_indices =[ [0,3,4], [2,1,0], [3,5] ] 预期产量： results=[ [0,1,1,1,1,0], [1,0,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,0], [1,0,0,0,1,1], [1,0,0,1,0,0
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基本上就是想知道用Python语言做这件事的好方法是什么，我以前也用过一种暴力的方法做过，但它不是直观的方法。因此，如果有人能帮忙，那就太好了。 推荐答案 对于逐行网格，邻接矩阵如下所示： 在一行中，相邻的数字形成两条平行的对角线。这占据了列&×；列子矩阵，沿着大矩阵的对角线重复。 相邻的行形成一条对角线。这占据了两条对角线，偏移量正好在行子矩阵的外面。 row 1 ro
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使用定制的距离函数创建与Pandas Dataframe的距离矩阵
我有一个包含两列的Pandas DataFrame，&id"；(唯一标识符)和"；Date&Quot；，如下所示： test_df.head() id date 0 N1 2020-01-31 1 N2 2020-02-28 2 N3 2020-03-10 我已经创建了一个自定义的Python函数，该函数在给定两个日期字符串的情况下，将计算这
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在 R 中使用 graph.adjacency()
我在 R 中有一个示例代码如下: 库(igraph)rm(列表=ls())dat=read.csv(file.choose(),header=TRUE,row.names=1,check.names=T) # 读取 .csv 文件m=as.matrix(dat)net=graph.adjacency(adjmatrix=m,mode="undirected",weighted=TRUE,diag
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C++ 中图形问题的邻接表或邻接矩阵哪个更好?
对于 C++ 中的图形问题，邻接表或邻接矩阵哪个更好?各自的优缺点是什么? 解决方案 这取决于问题. 邻接矩阵 使用 O(n^2) 内存 查找和检查特定边是否存在的速度很快 任意两个节点之间 O(1) 遍历所有边很慢 添加/删除节点很慢；复杂的操作 O(n^2) 添加新边 O(1) 速度很快 邻接表 内存使用更多地取决于边的数量(而更少地取决于节点的数量)
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在 R 中找到矩阵的相邻元素
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如何将两列数组转换为具有出现次数的矩阵?
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如何从python中的字典生成图的邻接矩阵?
我有以下字典: g = {'A':['A'，'B'，'C']，'B':['A'，'C'，'E']，'C':['A'，'B'，'D']，'D':['C'，'E']，'E':['B'，'D']} 它实现一个图，每个列表包含图顶点的邻居(字典键是顶点本身).我遇到了麻烦，我想不出一种从邻居列表中获取图邻接矩阵的方法，这可能很简单，但我是python的新手，希望有人可以帮助我！我正在使用Pytho
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使用邻接矩阵作为数据结构的Kruskal算法中的时间效率
这是我用于Kruskal算法的伪代码.我在这里使用的数据结构是一个邻接矩阵.我得到的成长顺序为 n ^ 2 .我想知道它是否正确. Kruskal的伪代码1.克鲁斯卡尔(n，m，E)2.//旨在使用Kruskal算法计算最小生成树3.//输入4. n-图中的顶点数5. m-图形中的边数6. E-边缘列表，包括边缘集和等效权重w-值大于0的成本邻接矩阵7. con –约束邻接矩阵8.//输出:-
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如何使用"get.adjacency()"保存邻接矩阵.在R中，使用iGraph和RStudio?
是否可以将"get.adjacency()"之后的邻接矩阵保存为R中的邻接矩阵?我尝试过 test
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r从邻接表创建邻接矩阵或边列表
我有一个邻接列表，我正在尝试使其成为邻接矩阵或边缘列表.这是为了对从邻接矩阵或边缘列表建立的网络进行网络分析.我正在使用R. 邻接表的示例如下(每行条目数量不同，空条目为NA) [17,50,90,NA,NA; 80,67,NA,NA,NA; 33,31,32, NA,NA; 33,31,32,NA,NA; 354,56,87,97,32; ....] 我尝试使用 R:邻接列表到邻接矩阵
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建筑物和邻接矩阵
我想知道你们是否可以帮助我建立邻接矩阵.我有CVS格式的数据，如下所示: Paper_ID Author 2 Foster-McGregor, N. 3 Van Houte, M. 4 van de Meerendonk, A. 5 Farla, K. 6 van Houte, M. 6 Siegel, M. 8 Farla, K. 11 Farla, K
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R iGraph:如何从图获取加权邻接矩阵?
尽管有一些关于从邻接矩阵创建图的问题，但我对从加权图提取 加权 邻接矩阵的了解不多. /p> 说我有以下图表: library(igraph) nodes
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C中具有邻接矩阵的图
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为什么使用邻接矩阵或邻接列表?
我刚刚开始学习图，而令我感到困惑的是为什么我们需要使用外部数据结构(如矩阵或列表)来存储图的哪些顶点与其他顶点连接顶点. 为什么每个顶点都不能像其在决策树中那样，仅保留对其所连接的顶点的引用?在我看来，这似乎更直观. 谢谢！ 解决方案 好吧，这来自设计哲学.每当您有多对多关系时，您都会介绍一个经纪人来保持这种关系.这打破了关系，使管理代码和编写数据结构变得更加容易. 例如
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空间权重:非对称邻接矩阵?
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除了邻接表或邻接矩阵之外，是否还有其他数据结构来表示图？
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生成加权图的邻接矩阵
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从data.frame或data.table建立方形邻接矩阵
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