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在谷歌上搜索了许多小时后,我仍然没有找到关于这个问题的深入、直观和可靠的解决方案。我找到的最接近的文章,链接到某个不知名的论坛上,是这样的:https://11011110.github.io/blog/2013/12/17/stack-based-graph-traversal.html。我也看到了这个堆栈溢出问题DFS vs BFS .2 differences,但回应没有达成明确的共识。
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我有一个小数字数组。[4,1,2,5,3,6,8,7] 我的图表的设置方式是,数组中的每个数字都指向数组中比它后面更大的所有数字。(4指向5、6、8和7.3。3指向6、8、7等。)我将这些数字输入到图表中,使用邻接列表绘制出所有的边。我正在尝试使用某种深度优先搜索法来找出从图中的任何起点开始的最长路径的长度。我只是在开始和设置遍历时遇到了一些问题,特别是因为稍后我想使用相同的图来处理更大的随
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我正在尝试使用文件中的python使用networkx生成200多个节点和300多条边的网络图。我能够在我的Juypter笔记本中使用matplotlib生成和绘制图形,但它看起来不太好,节点太紧密了。 还有没有其他帮助生成网络图的python包?? 我的目标是为整个数据集生成图形,以便我可以找到节点之间的依赖关系。 推荐答案 如果节点距离太近是问题所在,请尝试使用netw
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我有两个图表A和B。它们可能是同构的、完全不同的,也可能有一些相似之处(少数节点相同,或少数节点共享相同的边)。 我想查看/检查这些图表有多不同/相似。 Networkx.is_isolomic()是一种方法。然而,这并不能说明更多的是真或假。 例如,Difference(A,B)函数返回一个新图,其中包含存在于A中但不存在于B中的边;但它需要具有相同数量的节点。 我的图A和B的
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MWIS(最大权重独立集)是一个NP-完全问题,因此如果P!=NP,我们无法在足够好的时间复杂度内找到解决方案。 我正在寻找一种算法,可以在一个良好的时间复杂性内在任意图形中找到MWIS的近似值。我当前正在处理一个具有128个节点和3051条边的连通图。 我找到了this paper,但它似乎只适用于具有唯一MWIS的二部图。 如果有人能帮我一些参考,或者更好的工作算法的伪代码,
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我使用";visNetwork";库制作了以下图表: library(tidyverse) library(igraph) set.seed(123) n=15 data = data.frame(tibble(d = paste(1:n))) relations = data.frame(tibble( from = sample(data$d), to =
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考虑以下几点:1、2、3、4、5、6、7、8、9、10 我可以用这些数字制作一个有向随机图: library(igraph) from = sample(1:10, 10, replace=FALSE) to = sample(1:10, 10, replace=FALSE) graph_data = data.frame(from,to) graph_data$id = as.
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这是graphviz的API reference。我找不到任何从现有dot源文件生成有向图的方法。像render和view这样的方法保存在新文件中。 如何显示现有dot代码中的图表? 推荐答案 我能够使用Source类解决它。 from graphviz import Source temp = """ digraph G{ edge [dir=forward] node
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我在Excel中将分组数据(按索引)绘制在一个图表(线散点图)中遇到了一些困难,感谢您的帮助。 我的数据分为三列: 第一列是数据或组的索引(即每组数据的唯一编号) 第二列是时间 第三列是数据 Group, Time, Data 1 1 12 1 3 12 1 4 28 1 8 56 1 12 37 1 24 40 1 48 34 2
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我正在用gremlin创建Tinkergraph。 实际上,我想创建50个节点的图,它们通过边随机连接。 我已通过以下方式创建了50个节点: (0..
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我找到以下代码来创建边(如果它尚不存在)。 g.V().hasLabel("V1") .has("userId", userId).as("a") .V().hasLabel("V1").has("userId", userId2) .coalesce( bothE("link").where(outV().as("a")), addE("link").fro
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我有一个矢量列表sets,如下所示。 sets
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我们可以使用igraph包的strength函数对每个顶点的相邻边的边权重进行求和。假设我们有一个如下图 可复制的数据和代码 nodeA
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我有一个包含4个不同集群大小的组件的图。 我可以使用以下代码查看详细信息 cl
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我正在试着写一个关于圈和无向图的证明,但我被一些东西搞糊涂了。 如果我的图只有2个顶点和连接它们的一条边,那就不是一个圈,是吗? 所以我需要至少3个顶点,从2个顶点到其中一个节点有2个连接,另外两个节点之间有1个连接,这样才能在图中有最小可能的圈(三角圈)。还是我做错了? 推荐答案 是,可以用3个节点创建最简单的周期。 有2个节点的图不是圈,也不能是圈,因为这与一组节
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我正在解决BFS问题。我使用了PriorityQueue,但我得到了错误的答案,然后我使用了LinkedList,我得到了正确的答案。我找不出它们之间的区别。这两个代码都在这里。为什么两个答案不同? Code1: LinkedList q=new LinkedList(); q.add(src); dist[src]=0;
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首先,我想澄清一下我看到的情况:Finding 'bottleneck edges' in a graph 而且这并不是重复,只是不幸的巧合,那个人错误地将Minin-Cut称为“瓶颈”。 瓶颈边是流网络中的一条边,在增加时会增加网络的最大流量。 所以这不一定是最小割,就像o-1->o-1->o这样的图一样,我们没有瓶颈边,但我们确实有最小割。 (在该示例中,o是节点,边是
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我认为这个问题与我见过的几个解决方案不同。我正在尝试将两个图形堆叠在一起,并且图形之间的x轴范围是相同的。但是,对于底部的第二个图表,y轴上的值要大得多,这会缩小x轴。 我想知道有没有人知道如何做两件不同的事情,每件事都至少涉及迫使图形之间的x轴长度相等: (A)如果图形之间的x轴相等,并允许y轴编号和y轴标签之间的间距相同,则合并图像中顶部图形的y标签左侧将有更多空白; (B)
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我正在尝试使用python中的networkx库打印二叉树。 但是,我无法保存左右两个孩子。是否有方法告诉Graph先打印左侧子项,然后打印右侧子项? import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_edges_from([(10,20), (11,20)]) nx.draw_networkx(G)  编辑1:在使用pygraph wi
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我已经在我的图中添加了节点,但我似乎不明白如何向它添加边。这些边对应于我的轴心标签中的任何值1。该表的格式如下: movie_id 1 2 3 4 5 ... 500 user_id ... 501 1.0 0
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