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判断两个字符串是否是异构同质
2020-02-19 12:20:48判断两个字符串是否是异构同质 在之前刷题看见了一个比较有趣的题目,在这里分享了一下,好好编码,早日上岸。 题目: 判断两个字符串是否是异构同质,异构同质的定义如下:一个字符串的字符,重新排列后变成...判断两个字符串是否是异构同质
在之前刷题看见了一个比较有趣的题目,在这里分享了一下,好好编码,早日上岸。
题目:
判断两个字符串是否是异构同质,异构同质的定义如下:一个字符串的字符,重新排列后变成另外一个字符串。
要求:
输入字符串合法字符集是【a-z,A-Z,0-9】,大小写敏感,不考虑输入异常的情况。
例如:
输入 ads asd 输出 TRUE;
看完题目,我想起来的第一个就是自己实现一个字符串的比较过程,这个只是打乱了而已,但是我们这样看一下这个字符串,如果返回时TRUE,证明这两个字符串是异构同质的性质,那么就代表了他们有相同数量的字母而且这些字母个数也是相等的,那整个字符串的ASCII值肯定是一样的,以此我写出了以下的代码。
#include <stdio.h> #include <string.h> bool judge(const char *str, const char *ptr) { int key=0; //if (strlen(str) == strlen(ptr))// 判断是不是一样长,后面还要遍历一次字符串 其实感觉没有什么用 while (*str != '\0'&&*ptr != '\0') { key += (*str - *ptr); str++; ptr++; } if (*str == '\0'&&*ptr == '\0'&&key == 0) { return true; } return false; } int main() { char *str = "ab0d"; char *ptr = "a0bd"; if (judge(str, ptr)) { printf("TRUE\n"); } else { printf("FALSE\n"); } return 0; }
时间复杂度是O(N)只遍历一个字符串,空间复杂度O(1);
写完后,看了下大家的评论,发现还有一种方法就是,将两个字符串转化成字符数组,然后用排序的方式,将他们排序,最终比较。
方法可行,但是相比我的那种还是复杂一点。
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平安科技2020校招技术岗部分编程题汇总-字符串异构同质判定
2020-08-26 12:51:19请编码实现一个命令行工具,判定两个指定的字符串是否异构同质;异构同质的定义为:一个字符串的字符重新排列后,能变成另一个字符串。 输入描述: 以空格字符分隔的两个字符串;输入字符串的合法字符集为[a-zA-...题目:
请编码实现一个命令行工具,判定两个指定的字符串是否异构同质;异构同质的定义为:一个字符串的字符重新排列后,能变成另一个字符串。
输入描述:
以空格字符分隔的两个字符串;输入字符串的合法字符集为[a-zA-Z0-9 ],大小写敏感,无需考虑异常输入场景。
输出描述:
如果判定两个字符串异构同质,则输出true,否则输出false。
输入例子1:
abc acb
输出例子1:
true
解法1,转为列表,然后排序,再判断是否相等
s1, s2 = input().split() x = list(s1) x.sort() x = "".join(x) y = list(s2) y.sort() y = "".join(y) if x == y: print('true') else: print('false')
解法2,就是分别将两字符串排序再判断是否相等。或者直接计数每个字符的个数是否相等。
from collections import Counter s1, s2 = input().split() c1 = Counter(s1) c2 = Counter(s2) if c1 == c2: print('true') else: print('false')
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论文研究-一种改进的异构链路协同预测算法研究.pdf
2019-09-13 00:47:49提出了同质连接原理,设计了一种针对不同类型节点的相关性指标,用于描述不同类型节点间的链路存在概率,并将其与传统的邻近性指标相结合拓展到异构链路预测中。然后,将异构信息网络中的被标记数据和无标记数据融合... -
两质子滴线的光谱:158 W的激发态
2020-04-07 20:52:10在已知最重的偶数Z N = 84同质异构体158 W中已经确定了激发态,该峰位于一个质子发射器和两个质子滴注线的区域中。 观察到馈入基态的γ射线跃迁建立了yrast 6 +态的激发能,从而确认了α衰变8 +异构体的自旋间隙性质... -
参加语文“同题异构”组本研修活动听课随想.doc
2021-01-15 12:51:54参加语文“同题异构”组本研修活动听课随想 参加初二年级语文“同题异构”组本研修活动。活动的主题是“教师如何指导、调控以促进学生有效合作”。综观全课,教师显然是认真备课的,ppt的设计,教学流程的设计——... -
同质图,异质图以及属性图
2020-09-02 17:34:06异构图 指的是图中的节点类型或关系类型多于一种。 属性图 在异构图基础上增加了额外的属性信息。 对于节点类型和关系类型的理解 比如我今天看了电影《流浪地球》,那“我”作为观众和电影《流浪地球》之间就建立了...概念区别
- 同质(Homogeneity)图
同质(Homogeneity)图指的是图中的节点类型和关系类型都仅有一种。 - 异质(heterogeneous)图
指的是图中的节点类型或关系类型多于一种。 - 属性图
在异质图基础上增加了额外的属性信息。
对于节点类型和关系类型的理解
比如我今天看了电影《流浪地球》,那“我”作为观众和电影《流浪地球》之间就建立了“看了”这一关系。异质(heterogeneous)图可以用来描述这种交互关系的集合。这个图分“观众”和“电影”两类节点,以及“看了”这一类边。“我”作为观众,和电影所具有的属性一定是不同的,需要用不同的模型或者不同的特征维度来表达。这张图就天然具有了异质(heterogeneous)性。
再比如我去豆瓣上给《流浪地球》评了8分,那“我”和《流浪地球》之间就又建立了“评分”这一关系。“评分”和“看了”的属性也一定是不同的,如前者包含评分分数,后者则包含票价等。对于属性信息的理解
比如一个用户节点,节点存在着很多附加信息:“姓名”,“注册时间”等等内容
两个图互为同构(isomorphism)图(图论)
参考:
[1]《图论导引》李建中译
[2]《深入浅出图神经网络》刘忠雨 P8
[3] 图的基础知识
[4] DGL更新报告
[5] 在此对评论区提出的问题表现感谢! - 同质(Homogeneity)图
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dgl-同构+异构图的创建和属性信息使用
2021-01-04 14:50:211.1 同质图 1.1.1 直接创建:dgl.graph() 1.1.3 节点与边的特征 1.2 异质图 1.2.1 异质图 Heterogeneous Graphs 1.2.2 创建异质图-dgl.heterograph() 1.3 Using DGLGraph on a GPU 1.4 从外部资源创建 2 图...目录
1.2.1 异质图 Heterogeneous Graphs
1. 图的创建
1.1 同质图
存储图的类:
dgl.DGLGraph
1.1.1 直接创建:dgl.graph()
创建图的函数:
dgl.graph()
首先创建边:0->1, 0->2, 0->3, 1->3
import torch u, v = torch.tensor([0,0,0,1]), torch.tensor([1,2,3,3])
在dgl的图中,所有边都是有向的,如果要创建无向图,需要创建双向边
import torch src, dst = torch.tensor([0,0,0,1]), torch.tensor([1,2,3,3]) u = torch.cat((src,dst)) v = torch.cat((dst,src))
创建图
import dgl g = dgl.graph((u,v))
除了通过双向边外,还可通过
dgl.to_bidirected
直接由单向图创建双向图bg = dgl.to_bidirected(g)
- 1
如果在图中有没有边链接的点,需要通过
graph
函数的num_nodes
属性指定有多少单点# 有4个edge,总共有8个点,则有4个单点 g = dgl.graph((u, v), num_nodes=8)
1.1.3 节点与边的特征
通过
ndata
与edata
可以指定节点与边的特征"建图" g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6 nodes, 4 edges "指定特征" g.ndata['x']=torch.ones(g.num_nodes(), 3) g.ndata['y']=torch.randn(g.num_nodes(),5) # 不同名字可以有不同的特征 g.edata['x']=torch.ones(g.num_edges(),dtype=torch.int32) "查看特征" print(g.ndata) # 输出dict {'x':tensor, 'y':tensor} print(g.edata) # {'x': tensor([1, 1, 1, 1], dtype=torch.int32)} print(g.ndata['x'][1]) # tensor([1., 1., 1.]) print(g.edata['x'][torch.tensor([0, 3])]) # 查看第0和3号的特征 # tensor([1, 1], dtype=torch.int32)
注意事项:
- 只有数字类型可以做特征(e.g., float, double, and int),特征可以是标量,向量,矩阵或多维张量
- 点特征之间,边特征之间名字要不同,但点特征与边特征之间名字可以相同
- 无法给点/边的子集设置特征,特征tensor的最高维必须等于点/边数
- 特征张量是row-major的,即每一行是一个点/边的特征
对于有权图,可将权值作为图的边特征存储
# edges 0->1, 0->2, 0->3, 1->3 edges = th.tensor([0, 0, 0, 1]), th.tensor([1, 2, 3, 3]) weights = th.tensor([0.1, 0.6, 0.9, 0.7]) # weight of each edge g = dgl.graph(edges) g.edata['w'] = weights print(g) # Graph(num_nodes=4, num_edges=4, # ndata_schemes={} # edata_schemes={'w' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.float32)})
1.2 异质图
1.2.1 异质图 Heterogeneous Graphs
指点/边有不同的类型,每种类型可以有独立的ID及特征,如下图所示,该图有两种类型的节点:User与Game,两种类型有各自的特征,且ID均从0开始
1.2.2 创建异质图-dgl.heterograph()
dgl中,每个关系指定一个图,异质图将由多个关系的图组成
首先,每个关系写成一个三元组
(原节点类型,关系类型,目标节点类型)
,如('drug', 'treats', 'disease')
该关系称为规范边类型(canonical edge types)接着写出图数据,该数据中每个关系都对应一个图
{relation1 : (u, v), relation2 : (u, v), ...}
最后,使用
dgl.heterograph()
创建异质图import torch as th import dgl # Create a heterograph with 3 node types and 3 edges types. graph_data = { ('drug', 'interacts', 'drug'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([1, 2])), ('drug', 'interacts', 'gene'): (th.tensor([0, 1]), th.tensor([2, 3])), ('drug', 'treats', 'disease'): (th.tensor([1]), th.tensor([2])) } hg = dgl.heterograph(graph_data) print(hg) # Graph(num_nodes={'disease': 3, 'drug': 3, 'gene': 4}, # num_edges={('drug', 'interacts', 'drug'): 2, ('drug', 'interacts', 'gene'): 2, ('drug', 'treats', 'disease'): 1}, # metagraph=[('drug', 'drug', 'interacts'), ('drug', 'gene', 'interacts'), ('drug', 'disease', 'treats')])
1.3 Using DGLGraph on a GPU
方法1:构建GPU上的tensor,再传给
DGLGraph
>>> u, v = u.to('cuda:0'), v.to('cuda:0') >>> g = dgl.graph((u, v)) >>> g.device device(type='cuda', index=0)
方法2:将
DGLGraph
传到GPU上>>> u, v = th.tensor([0, 1, 2]), th.tensor([2, 3, 4]) >>> g = dgl.graph((u, v)) >>> g.ndata['x'] = th.randn(5, 3) # original feature is on CPU >>> g.device device(type='cpu') >>> cuda_g = g.to('cuda:0') # accepts any device objects from backend framework >>> cuda_g.device device(type='cuda', index=0) >>> cuda_g.ndata['x'].device # feature data is copied to GPU too device(type='cuda', index=0)
1.4 从外部资源创建
Scipy sparse matrix 作为图的邻接矩阵 转换成dgl的图 :
g = dgl.from_scipy(sp.g)
Networkx graph :g = dgl.from_networkx(nx.g)
import dgl import scipy.sparse as sp sp_g = sp.rand(100, 100, density=0.5) # 5% nonzero entries g = dgl.from_scipy(sp_g) print(g) # Graph(num_nodes=100, num_edges=5000, # ndata_schemes={} # edata_schemes={}) import networkx as nx nxg = nx.path_graph(5) # a chain 0-1-2-3-4 # nx.path_graph constructs an undirected NetworkX graph g = dgl.from_networkx(nxg) print(g) # Graph(num_nodes=5, num_edges=8, # ndata_schemes={} # edata_schemes={}) nxg = nx.DiGraph([(2, 1), (1, 2), (2, 3), (0, 0)]) # constructs an directed NetworkX graph g = dgl.from_networkx(nxg) print(g) # Graph(num_nodes=4, num_edges=4, # ndata_schemes={} # edata_schemes={})
从内存导入图
列举几种常见的存储格式:- csv文件
使用csv文件存储图:
- JSON/GML 格式
- DGL Binary Format
APIs : dgl.save_graphs() dgl.load_graphs()
2 图的属性
创建一个图
u, v = torch.tensor([0,0,0,1,2]), torch.tensor([1,2,3,3,1]) g = dgl.graph((u,v)) g.ndata['n_fe'] = torch.ones((g.num_nodes(), 3)) g.ndata['n_fe_matrix'] = torch.rand((g.num_nodes(), 3, 2)) g.edata['e_fe'] = torch.zeros(g.num_edges(), 5)
查看图信息
print(g) """ Graph(num_nodes=4, num_edges=5, ndata_schemes={'n_fe': Scheme(shape=(3,), dtype=torch.float32), 'n_fe_matrix': Scheme(shape=(3, 2), dtype=torch.float32)} edata_schemes={'e_fe': Scheme(shape=(5,), dtype=torch.float32)}) """
2.1 关于图的节点与边的信息
同质图 异质图 功能 例 [’_N’] hg.ntypes 节点类型 [‘disease’, ‘drug’, ‘gene’] [’_E’] hg.etypes 边的类型 [‘interacts’, ‘interacts’, ‘treats’] – hg.canonical_etypes 规范边类型(三元组) [(‘drug’, ‘interacts’, ‘drug’),(‘drug’, ‘interacts’, ‘gene’),(‘drug’, ‘treats’, ‘disease’)] g.num_nodes() hg.num_nodes(ntype) 返回图中节点的数量 4 g.num_edges() hg.num_edges(etype) 返回图中边的数量 5 g.num_src_nodes() hg.num_src_nodes(ntype) 返回图中源节点的数量 4 g.num_dst_nodes() hg.num_dst_nodes(ntype) 返回图中汇节点的数量 4 g.nodes() hg.nodes(ntype) 返回节点id列表 tensor([0, 1, 2, 3]) g.edges() hg.edges(etype) 返回边,以(u,v)形式 (tensor([0, 0, 0, 1, 2]), tensor([1, 2, 3, 3, 1])) g.edges(form=‘all’) 边的起始,结束节点,边的ID (tensor([0, 0, 0, 1, 2]), tensor([1, 2, 3, 3, 1]), tensor([0, 1, 2, 3, 4])) g.srcnodes() hg.srcnodes(ntype) 源节点id列表 tensor([0, 1, 2, 3]) g.dstnodes() hg.dstnodes(ntype) 汇节点id列表 tensor([0, 1, 2, 3]) g.has_nodes(vid) hg.has_nodes(vid, ntype) 是否含有某节点,vid为节点的id True g.has_edges_between(u,v) hg.has_edges_between(u,v,etype) 是否含有某边 tensor([False, False]) g.edge_ids(u,v) hg.edge_ids(u,v,etype) 返回两端点之间边的id g.edge_ids(0,1)->0 g.find_edges(eid[,etype] 返回该边的两端点 g.find_edges((4, 2))->(tensor([2, 0]), tensor([1, 3])) g.in_edges(v) hg.in_edges(v,etype) 该节点的输入边 g.in_edges(1)->(tensor([0, 2]), tensor([1, 1])) g.out_edges(u) hg.out_edges(u,etype) 该节点的输出边 g.in_degrees(v) hg.in_degrees(v,etype) 入度 g.in_degrees(1)->2 g.out_degrees(u) hg.out_degrees(u,etype) 出度 2.2 关于图的类型
– hg.is_unibipartite 是否是二分图 False g.is_multigraph hg.is_multigraph 是否是多关系图 False g.is_homogeneous hg.is_homogeneous 是否是同质图 True -
二分图 unibipartite
图中节点属性可以分为两类SRC与DST,使得所有边均为SRC中节点指向DST中节点 -
多关系图 multigraph
多关系图指同一对节点间有多个边,称为并行边parallel edges,对于同质图,只意味着边的两端节点相同,对于异质图,还意味着边的类型相同,即规范边相同
2.3 关于图特征的属性
g.ndata[fea_name]=tensor hg.nodes[ntype].data[fea_name]=tensor 创建特征/data g.edata[fea_name]=tensor hg.edges[etype].data[fea_name]=tensor 创建特征/data g.ndata hg.nodes[nodes].data 返回节点data字典 {‘n_fe’: tensor([[1., 1., 1.],…]), ‘n_fe_matrix’: tensor([[[0.9555, 0.1653]…]])} g.edata hg.edges[etype].data 返回边data字典 {‘e_fe’: tensor([[0., 0., 0., 0., 0.]…} g.srcdata 源节点data g.dstdata 汇节点data 图特征的切片操作:
g.ndata[‘x’]=th.randn(10,3) 对所有节点赋特征值 g.ndata[‘x’][0]=th.zeros(1,3) 对单个节点赋特征值 g.ndata[‘x’][[0,5,6]]=th.zeros(3,3) 对多个节点赋特征值 g.ndata[‘x’][th.tensor([0, 5, 6])]=th.randn(3,3) 对多个节点赋特征值 g.edata[‘w’]=th.randn(9, 2) 对所有边赋特征值 g.data[‘w’][1]=th.randn(1,2) 对单个边赋特征值 g.edata[‘w’][[0,5,6]]=th.randn(3,2) 对多个边赋特征值 g.edata[‘w’][th.tensor([0,5,6])]=th.randn(3,2) 对多个边赋特征值 2.4 数据类型
DGL可使用
int32
或着int64
类型存储节点和边的ID。节点和边ID的数据类型应当一致。ID数据类型 node和edge的个数上限 int32 2 31 − 1 2^{31}-1231−1 int64 2 63 − 1 2^{63}-1263−1 节点数较小时,应使用
int32
类型,因其可以有更快的速度和更小的存储空间指定,转换与查看ID的数据类型
查看数据类型 g.idtype torch.int64(默认) 指定 g = dgl.graph(edges, idtype=torch.int32) 变换为 int64
g64 = g.long() 变换为 int32
g32 = g.int() 1.3.5 邻接与指示矩阵
DGLGraph.adj([transpose, ctx, scipy_fmt, etype]) 返回指定类型边的邻接矩阵 DGLGraph.inc(typestr[, ctx, etype]) 返回指定边类型的指示矩阵 -
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