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  • 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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  • 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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  • 同质图,异质图以及属性图

    千次阅读 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)

    在这里插入图片描述
    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!

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  • 1.1 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...

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    1. 图的创建

    1.1 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 图的属性

    2.1 关于图的节点与边的信息

    2.2 关于图的类型

    2.3 关于图特征的属性

    2.4 数据类型

    1.3.5 邻接与指示矩阵


    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ndataedata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
    在这里插入图片描述

    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')])
    

    在这里插入图片描述

    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:
      在这里插入图片描述

    从csv文件中加载图: ->pandas -> dgl

    • JSON/GML 格式

    ->Networkx->dgl

    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
    [’_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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  • 本文模拟了同质商品在市场上的价格套利过程,并试图说明该同质商品从不同交联市场进入单一价格的趋同。... 本文还讨论了异构代理和市场壁垒在市场融合过程中的影响。 本文的创新之处在于仿真实验。
  • 本文作者来自于密歇根大学、Adobe Research以及Intel Labs。 本文拟提出一个框架去解决图神经网络异质性的问题,有关这部分的预备知识可以见Geom-Graph-...这种公式产生了许多优点,包括对于具有同质性或异构性的图以及
  • 直播预告 直播主题:基于TSN的汽车实时数据传输网络解决方案 ...在未来的几年里,汽车线束将从不同协议的异构网络转向分层的同质以太网网络。在这种新的情况下,实验室试验台,反映真实的车辆网络,将需要分析...
  • 然而,大多数现有的GNNs都被设计为在固定(fix)和同质(homogeneous)的图上学习节点表示。当在不确定的图或由各种类型的节点和边组成的异构(heterogeneous)图上学习表示时,这些限制尤其成问题。本文提出了能够...
  • 1.Node2vec:平衡同质性和结构性 2.LINE:1阶+2阶相似度 3.SDNE:多层自编码器 4.Metapath2vec:异构图网络 5.TransE:知识图谱奠基,还有一系列的文章 6.GCN:开山之作 7.GAT:GNN+attention机制 8.MPNN:空域卷积...
  • Dart中的集合默认是异构的。换句话说,单个Dart集合可以托管各种类型的值。但是,可以使Dart集合保持同质值。泛型的概念可以用来实现同样的目的。 泛型的使用强制限制集合可以包含的值的数据类型。这种集合称为类型...
  • 在未来的几年里,汽车线束将从不同协议的异构网络转向分层的同质以太网网络。在这种新的情况下,实验室试验台,反映真实的车辆网络,将需要分析工具,能够支持他们在验证过程中的车内通信。1.以太网融入到汽车网络中...
  • 蔡维德教授在天德科技带领团队开发了世界第一个大数据版的区块链,第一个分布式异构链网模型——金丝猴模型、第一个分布式同质链网模型——熊猫模型以及第一个基于区块链的产业沙盒。 以下是蔡教授对区块链开启的...
  • 我对上百名世界一流或伟大的成功人士(科学家、企业家、思想家、政治家、艺术家)的成功过程及其成功要素进行了一些研究之后,发现成功的途径虽然千差万别,但成功内质却异构同质,其中许多决定性要素却是基本一...
  • 我对上百名世界一流或伟大的成功人士(科学家、企业家、思想家、政治家、艺术家)的成功过程及其成功要素进行了一些研究之后,发现成功的途径虽然千差万别,但成功内质却异构同质,其中许多决定性要素却是基本一致的...
  • Python的列表是异构的,因此列表的元素可以包含任何对象类型,而Numpy数组是同质的,只能存放同种类型的对象。数组由两部分组成,分别如下。 ●存储在连续的内存块中的实际数据 ●描述实际数据的元数据 实际数据存储...
  • 当前大多数工作将其建模为同质信息网络,并未对网络中不同类型的对象及链接加以区分.近年来,越来越多的研究者将这些互联数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,并利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息...

空空如也

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同质异构