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邻接矩阵最新视觉报道_邻接矩阵画法图解(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

邻接矩阵

一文搞懂GNN图神经网络：从原理到应用嘿，大家好！今天我们来聊聊图神经网络（GNN），这个听起来有点高大上的东西。其实，GNN就是一种基于图结构的深度学习模型，专门用来处理图数据。简单来说，图是由节点（也叫顶点）和边组成的数学结构，用来表示对象之间的关系。节点代表实体，边表示节点之间的连接。 GNN的本质 𐟌 GNN的核心思想是通过迭代更新节点的特征向量来获得节点的表示。这个过程有点像我们在社交网络中不断更新自己的状态，最后形成一个相对稳定的自我描述。GNN不仅可以处理社交网络，还能应用在很多其他领域，比如化学分子结构分析、知识图谱等等。 GNN的原理 𐟧銨Š‚点分类节点分类是GNN的一个基本应用。通过迭代更新节点的特征向量，我们可以得到每个节点的表示。然后，可以用线性分类器或者其他机器学习模型来预测未标记节点的类别。这在社交网络分析中特别有用，比如发现隐藏的社区结构。个性化推荐个性化推荐也是GNN的一个亮点。通过学习用户之间的关系，GNN可以为用户推荐更符合他们需求和兴趣的内容。比如，在一个电商网站上，GNN可以根据用户的购买历史和浏览记录，推荐他们可能感兴趣的产品。 GNN的应用 𐟓𑊧侤𚤧𝑧𛜥ˆ†析社交网络分析是GNN的一个典型应用场景。通过学习节点间的连接和特征，GNN可以发现隐藏在社交网络中的社区结构。比如，在一个社交媒体平台上，GNN可以把相似兴趣的用户聚集在一起，形成一个个社区。链接预测链接预测也是GNN的一个重要应用。在社交网络中，链接预测可以用于推荐好友、预测用户行为等。通过对图结构的分析和建模，GNN可以提高链接预测的准确性和效果。比如在社交网络上，GNN可以预测两个人是否会成为朋友。图的信息 𐟓Š 为了更详细地描述图的节点、边或整体，我们可以在图的这些部分中存储相关信息。节点可以存储实体的属性，边可以存储节点间关系的详细信息，而整个图可以存储全局信息。这些信息有助于全面理解图的结构和含义，并为图分析和算法应用提供基础。图的表示 𐟓ˆ 图的邻接表和邻接矩阵是两种常用的表示图的数据结构。邻接表是一种链式存储结构，用于描述图中各个顶点之间的连接关系。而邻接矩阵则是一种矩阵表示法，用一个二维数组表示图中各顶点之间的关系。这两种表示方法各有优劣，具体选择要根据实际需求来定。总结 𐟓 总的来说，GNN是一种非常强大和灵活的工具，适用于各种图数据分析和处理任务。无论是在社交网络分析、个性化推荐还是在其他领域的应用，GNN都能发挥出巨大的作用。希望这篇文章能帮你更好地理解GNN的本质和原理，激发你对深度学习和机器学习的兴趣！

马尔可夫链代码详解𐟔 𐟓š 马尔可夫链与空间马尔可夫链的Matlab代码详解 𐟔 探索马尔可夫链的奥秘，从基础到高级，我们为你准备了丰富的Matlab代码。这些代码涵盖了马尔可夫链和空间马尔可夫链的各种应用，让你能够深入理解并实践这一强大的统计工具。 𐟌 空间马尔可夫链需要空间权重矩阵，包括01邻接矩阵、反地理距离矩阵、经济距离矩阵以及地理经济嵌套矩阵。我们的代码附带案例，让你能够直观地看到如何在实际问题中使用这些矩阵。 𐟓ˆ 无论是入门级的马尔可夫过程，还是高级的马尔可夫决策过程，我们的代码都能为你提供全面的支持。通过贝尔曼期望方程，你可以看到即时奖励与状态转移的关系，以及长期奖励的计算方法。 𐟛 ️ 我们的代码不仅包括基础的马尔可夫链模型，还扩展到了空间马尔可夫链，让你能够处理更复杂的数据和问题。无论是动态规划、动作选择，还是状态转移概率的计算，我们的代码都能为你提供有力的支持。 𐟌 如果你对马尔可夫链和空间马尔可夫链有深入的兴趣，或者正在进行相关的研究，那么我们的代码将是你不可或缺的工具。快来咨询我们，获取更多信息和帮助吧！

𐟓š操作系统408复习全攻略𐟔„ 𐟓ˆ第一个阶段：夯实基础𐟓– 在这个阶段，你需要对操作系统的各个模块有大致的了解，并能够通过手绘模拟某些算法，特别是处理机调度那一章。了解各个模块的功能和考察点是基础中的基础。 𐟓ˆ第二个阶段：强化学习𐟒ꊥœ訿™个阶段，你需要跟随王道的强化课程，细致地学习各个模块的大题解题思路。特别是PV操作、文件系统和内存管理这些重点内容。 𐟓ˆ第三个阶段：冲刺阶段𐟏 在这个阶段，你需要通过做真题来查漏补缺。特别是树的遍历算法和递归思想的应用，这些内容在操作系统的很多算法中都有体现。 𐟓ˆ第四个阶段：掌握关键算法𐟔‘ 在这个阶段，你需要掌握邻接矩阵和邻接表这两种存储结构的结构体，这是必考内容。此外，深度优先和广度优先算法也是需要掌握的。 𐟓ˆ第五个阶段：真题实战𐟎œ訿™个阶段，你需要通过做真题来复盘总结，并在考前再回顾一下代码题和易错点。 𐟓ˆ最后阶段：回顾与总结𐟔„ 在这个阶段，你需要回顾之前学过的知识点，特别是那些容易出错的地方，确保自己能够全面掌握。

𐟓ŠPython轻松生成关系图𐟎芰Ÿ” 你是否在寻找Python中自动生成关系图的方法？Python提供了多种工具和库来帮助你实现这一目标！ 𐟌 首先，你可以使用邻接矩阵，通过二维数组来表示每个点与点之间的连接情况。如果两个点有联系，则标记为1，否则为0，简单明了。 𐟓– 另一种方法是邻接表，它使用字典来保存每个节点的关系，每个节点通过列表来保存其所有的关系，结构清晰，易于理解。 𐟗𚯸 如果你想更直观地看到关系图，边列表是个不错的选择。它保存了所有关系的节点，每个值都代表两个节点的连接，可以直接绘制出关系图。 𐟎‰ 最后，你还可以利用图论库，如networkx，通过图算法和可视化技术来计算点与点之间的关系，并使用matplotlib将关系图可视化。这样，你就能更直观地理解数据结构和算法之间的关系了！ 𐟚€ 现在，就试试这些方法，用Python轻松生成你所需的关系图吧！无论是社交网络分析、推荐系统还是知识图谱，Python都能帮你轻松搞定！

华为机考通关指南：必考知识点清单𐟓š 距离华为机考不到一个月，时间紧迫！𐟏ƒ‍♂️𐟏ƒ‍♀️ 基础不牢固，刷题无头绪？别担心，这篇指南是你的救星！𐟌Ÿ 𐟚€ 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS） 𐟔 掌握DFS/BFS，这是机考的关键。 𐟔 二维网格、邻接表、邻接矩阵的概念必须熟悉。 𐟔 LeetCode200、岛屿数量（LeetCode695）、岛屿的最大面积（DFS/BFS）等题目要掌握。 𐟔 2023C-地图寻宝（LC547）、省份数量（2023Q1A-Linux发行版的数量）等题目要熟悉。 𐟚€ 多源BFS与找最短路径 𐟔 掌握多源BFS，只需在原BFS模板基础上稍作改动。 𐟔 腐烂的橘子（LC994）、火星改造（2023Q2B）、周末爬山（2023C）等题目要掌握。 𐟚€ 回溯算法 𐟔 掌握回溯算法，如果时间紧张，可以背诵模板。 𐟔 子集（LeetCode78）、全排列（LeetCode46、47）、组合总和（LeetCode39）等题目要熟悉。 𐟔 2023C-找到它、最长连续手牌（2023C）、表演赛游戏分组（2023C）、田忌赛马（2023C）等题目要掌握。 𐟓ˆ 刷完这些知识点和习题，机考350+不是梦！加油，华为机考，你准备好了吗？𐟒갟’갟’ꀀ

𐟒륮Œ全图解𐟒늰Ÿ” 完全无向图：当图中的任意两个不同顶点间都存在一条边时，我们称之为完全无向图。这种图展现了连接性的最大化，是网络分析中的重要概念。 𐟒𜠥…覜‰向图：对于有向图，如果任意两个不同顶点间都存在方向相反的两条弧，那么它就是完全有向图。这里，每对顶点间都建立了双向连接，增强了图的连接性。 𐟓š 子图与生成子图：子图是原图顶点和边的一个子集，而生成子图则特别强调必须包含原图的所有顶点，边可以是全部或部分。 𐟓Œ 顶点的度、入度、出度：在无向图中，一个顶点的度是其连接的边数。对于有向图，入度是指向该顶点的弧数，而出度则是该顶点指出的弧数。 𐟔— 连通图与连通分量：连通图是无向图中任意两顶点间都存在路径的图。而连通分量则是无向图中的极大连通子图。 𐟌𓠧”Ÿ成树与生成森林：生成树是连通图的极小连通子图，包含所有顶点和形成树所需的最少边数。当有多个生成树时，我们称之为生成森林。 𐟓˜ 邻接矩阵：这是一种表示图中顶点间连接关系的矩阵。无向图的邻接矩阵是对称的，而有向图的邻接矩阵则不一定对称。通过计算邻接矩阵的幂，我们可以得到特定长度的路径信息。 ✨ 这些概念和工具在图论和网络分析中至关重要，它们帮助我们更好地理解和分析复杂网络的结构和特性。

408真题解析：选择大题一网打尽 𐟓š总结：这次考试依旧在选择题上栽了跟头，大题部分基本上都是王道书上的课后习题，虽然都做过，但得分率并不高，总分大约100分，可以说是相当低了。最近的学习状态真的很差，打算在国庆长假好好休息调整一下。 𐟔选择题：浮点数加减运算引起溢出的几种情况，对阶、左规和右规的含义 SDRAM在工作期间需要周期性刷新处理外部中断时，通用寄存器的内容由操作系统保存死锁避免方法和死锁检测方法的特点和区别在内存中设置磁盘缓冲区的主要目的是减少I/O次数 NRZI和NRZ的意思（几种编码方式的英文简写需要牢记） 𐟓大题：算法采用空间换时间，复杂度都为O(n)，后续再编写代码邻接矩阵求次方的含义程序员可见的寄存器有：通用寄存器组，PC；而MAR，MDR，IR对程序员不可见（透明） CPU内部部件还有三态门（需要了解其作用） PV大题需要注意互斥量，记得加上互斥访问的PV操作 DHCP Discover报文的含义（发现报文），以及各个报文的区别和作用这次考试让我意识到，理论知识的重要性不言而喻，但实践和练习同样关键。希望在接下来的时间里，能够更加努力，争取在下一次考试中取得更好的成绩。

邻接矩阵表示与图有关数据，使用链式邻接方法表示图

2025年考研408大纲解析及备考指南 𐟓… 2025年考研408计算机学科专业基础考试大纲已更新，备考计算机专业的同学们，快来看看吧！ 𐟓š 数据结构基本概念：掌握数据结构的基本概念和基本原理。线性表：理解线性表的基本概念，掌握顺序存储和链式存储的实现，并能进行基本的时间复杂度和空间复杂度分析。栈和队列：掌握栈和队列的基本概念，了解它们的顺序存储结构和链式存储结构，并能应用它们解决实际问题。树与二叉树：理解树的基本概念，掌握二叉树的定义及其主要特征，熟悉二叉树的顺序存储结构和链式存储结构，掌握二叉树的遍历方法。图：理解图的基本概念，掌握图的存储及基本操作，包括邻接矩阵、邻接表等，并能进行图的遍历。查找：掌握查找的基本概念，了解顺序查找法、分块查找法、折半查找法等，熟悉树型查找如二叉搜索树、平衡二叉树等，了解散列表和字符串模式匹配。排序：理解排序的基本概念，掌握直接插入排序、折半插入排序、起泡排序、简单选择排序、希尔排序等。 𐟒ᠦ“作系统进程管理：理解进程的基本概念，掌握进程的创建、调度和终止。信号与同步：了解信号的基本概念，掌握信号的产生、传递和处理机制。内存管理：理解内存管理的基本原理，掌握内存的分配和回收。文件系统：掌握文件系统的基本概念，了解文件的存储和访问方式。设备管理：了解设备管理的基本原理，掌握设备的分配和释放。 𐟓ˆ 计算机网络网络体系结构：理解网络体系结构的基本概念，掌握网络的分层模型。传输介质与设备：了解传输介质和网络设备的基本原理。网络协议：掌握网络协议的基本概念，了解各种网络协议的功能和工作原理。网络互连与路由：理解网络互连的基本原理，掌握路由算法和路由协议。网络安全与管理：了解网络安全管理的基本原理，掌握网络安全策略和防护措施。 𐟔砧𜖨ŽŸ理编译过程：理解编译过程的基本概念，掌握编译器的组成和工作原理。词法分析：掌握词法分析的基本原理，了解正则表达式和有限自动机的应用。语法分析：理解语法分析的基本原理，掌握语法分析算法如递归下降分析法、LL(1)分析法等。中间代码生成与优化：了解中间代码生成和优化的基本原理。目标代码生成：掌握目标代码生成的方法和技术。 𐟓š 数据库系统原理数据库系统概述：理解数据库系统的基本概念，掌握数据库系统的组成和工作原理。数据模型：熟悉数据模型的基本原理，了解关系模型、对象模型等。数据库查询语言：掌握数据库查询语言的基本概念，了解SQL的使用方法。数据库管理：理解数据库管理的基本原理，掌握数据库的创建、维护和管理。数据库设计：熟悉数据库设计的方法和技术，了解数据库设计的过程和步骤。

图（Graph）核心知识点详解图（Graph）是计算机科学中的一个基本概念，广泛应用于各类算法和网络结构中。以下是图相关的一些核心知识点： ■基本概念顶点（Vertex）：图中的基本单元，也称作节点（Node）。边（Edge）：连接两个顶点的线段，可以是有向的也可以是无向的。权重（Weight）：边可以有一个与之关联的数值，称为权重。路径（Path）：图中连接两个顶点的一系列边。环（Cycle）：一个路径的起点和终点是同一个顶点。连通图（Connected Graph）：图中任意两个顶点之间都存在路径。连通分量（Connected Component）：无向图中极大连通子图。 ■图的种类无向图（Undirected Graph）：边没有方向。有向图（Directed Graph）：边有方向，称为弧（Arc）。简单图（Simple Graph）：没有重复边和顶点自环的图。多重图（Multigraph）：可以有重复边和顶点自环的图。加权图（Weighted Graph）：边具有权重。 ■图的表示邻接矩阵（Adjacency Matrix）：一个二维数组，用于表示顶点之间的连接关系。邻接表（Adjacency List）：每个顶点对应一个列表，列出所有相邻的顶点。 ■常见算法深度优先搜索（DFS）：一种用于遍历或搜索树或图的算法。广度优先搜索（BFS）：一种用于图遍历的算法，类似于树的层序遍历。最短路径算法： Dijkstra算法：用于有向图和无向图中找到两点间的最短路径。 Bellman-Ford算法：可以处理带有负权边的图。最小生成树（MST）： Prim算法：逐渐增长来构建最小生成树。 Kruskal算法：通过选择最小的边来构建最小生成树。拓扑排序：对有向无环图（DAG）进行排序的算法。 ■应用社交网络：表示用户之间的关系。网络路由：在计算机网络中找到最佳数据传输路径。推荐系统：基于用户和项目的图结构进行推荐。知识图谱：表示实体和它们之间的关系。这些知识点构成了图论的基础，并在多种算法和数据结构中扮演着重要的角色。在解决实际问题，尤其是在网络分析、社会计算和复杂系统模拟等领域时，图论的知识和算法是不可或缺的工具。

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