精华内容
下载资源
问答
  • 快速判断一个图是稀疏图的还是稠密图
    千次阅读
    2020-06-18 12:53:03

    定义

            数据结构中对于稀疏图的定义为:有很少条边或弧(边的条数|E|远小于|V|²)的图称为稀疏图(sparse graph),反之边的条数|E|接近|V|²,称为稠密图(dense graph)。此定义来自百度百科,实际上是一种朴素的理解,简单来说边越多,图就越稠密

     

    判断稀疏图与稠密图

            这个判断方式没有绝对的标准,可以依据定义来判断,比如边的条数|E|很接近|V|²,那么毫无疑问是个稠密图,但是写算法时经常要根据数据的特点选择使用邻接矩阵还是邻接表,所以我们可以从使用算法的复杂度出发,比如对于Dijkstra算法,朴素Dijkstra时间复杂度是n²,而堆优化Dijkstra时间复杂度mlogn,其中m是边的个数,所以单从算法效率上讲,稀疏图与稠密图的分界点大概就在m=n²/logn处,但是实际上复杂度是有系数的,所以单从式子上计算也是不太科学的,可以作为一个参考。

            现在主要的说法是以m=nlogn作为区别稀疏图与稠密图的标准,实际上这个说法也不是很准确,但是考虑到实际场景中的数据,我们构造的图的边大多数时候是很显然远大于nlogn或者远小于nlogn的,所以用这个方式判断也是合理的。

            但是对于特定构造的情况,尤其是一些算法题目中,可能要结合实际实现算法的复杂度与系数进行比较,选择邻接矩阵还是邻接表来求解。

     

    更多相关内容
  • 这是基于卷积稀疏表征的图像融合源码。下载后直接解压运行。
  • 这个问题是NP难题,在大型稀疏图中很难解决。 主要项目站点: : 安装 通过运行compile_withcmake.sh来编译源代码。 然后可以在deploy文件夹中找到这些二进制文件。 要编译程序,您需要安装g ++,OpenMP和cmake。 ...
  • 将每个样本表示为数据集中其他样本的稀疏线性组合,稀疏图的构造变为一个优化问题。所构造的稀疏图对数据噪声有很好的鲁棒性,同时能够反映数据局部线性结构;采用稀疏矩阵表示,该方法能够大大降低存储量和计算量,...
  • 使用CUDA工具包的稀疏图的PageRank(PR)算法。 注意:执行时间不包括内存分配。 它是提前完成的。 0/17 tests failed. Loading graph ... order: 29008 size: 38416 {} order: 29008 size: 38416 {} [00885.7 ms]...
  • 在两层稀疏图中使用扩散过程的显着区域检测
  • 本篇文章介绍了,稀疏图上的Johnson算法的详解。需要的朋友参考下
  • 页面稀疏 PageRank(PR)算法,用于JavaScript中的稀疏图
  • 在具有有效数据结构的大型稀疏图中对最大顶点权重派系进行本地搜索
  • 基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大限度地减少了用户间的相互干扰。借助图...
  • 结构稀疏模型学习稀疏图来组织对象集。 该算法搜索说明特征的图,同时支持稀疏图结构。 每个图定义具有潜在变量的高斯马尔可夫随机场。 请引用以下论文: 预印本可在arXiv:1611.09384上获得。 要求 在运行代码之前...
  • 这是基于多尺度稀疏表征的图像融合源码。下载解压后直接运行。
  • 稀疏图和稠密图的定义

    千次阅读 2021-01-30 16:08:54
    一个中,顶点数 n 边数 m 当>>m 时,我们称之为稀疏。 当m相对较大时,我们称之为稠密。

    https://blog.csdn.net/nyist_yangguang/article/details/113468345

     

    一个图中,顶点数  n    边数  m

    n^2>>m 时,我们称之为稀疏。

    当m相对较大时,我们称之为稠密。

    展开全文
  • 利用MATLAB实现了基于Split Bregman的稀疏图像重建算法,给出重建后的图像对比,对学习稀疏图像重建有一定的帮助
  • 稀疏图判定

    千次阅读 2019-02-14 19:32:16
    稀疏图判定 Description 输入一个有向图,判断这个图是不是一个稀疏图。 这里我们定义,如果一个图的边数小于等于点数的 10 倍,我们称这个图为稀疏图,否则,这个图是稠密图。 Input 输入第一行一个整数 n(1 &...

    稀疏图判定

    Description

    输入一个有向图,判断这个图是不是一个稀疏图。

    这里我们定义,如果一个图的边数小于等于点数的 10 倍,我们称这个图为稀疏图,否则,这个图是稠密图。

    Input

    输入第一行一个整数 n(1 <= n <= 100) 表示图的点数。

    接下里 n 行,每行输入 n 个 0 或者 1 的整数,表示这个图的邻接矩阵。

    注意,可能存在自环,但是不算边数。

    Output

    如果输入的图是一个稀疏图,输出"Yes",否则输出"No"。

    Sample Input 1

    5
    0 0 1 1 0
    1 0 1 0 0
    1 1 0 0 1
    0 0 0 0 0
    1 1 1 1 0
    Sample Output 1

    Yes
    Sample Input 2

    12
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    Sample Output 2

    No
    ——摘自YCOJ
    图和树基础。
    这道题比较简单,不需要过多的考虑,先提供一个,嗯,不需要思考的程序。(伪代码,请勿参考)

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int a[1000][1000];
    int main(){
    	int n;
    	cin >> n;
    	if(n*10>=n*n){
    		cout << "Yes";
    	}else{
    		cout << "No";
    	}
    	return 0;
    }
    

    嗯,没错,超级蒟蒻的代码,但为什么不会全对,请注意“自环”这个词。
    一条边的起点终点同为一个点即为“自环”。
    附赠AC代码:

    #include<iostream>
    using namespace std;
    int n;
    int a[100][100];
    int main(){
    	cin >> n ;
    	int ans = 0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
        	for(int j=1;j<=n;j++){
        		cin >> a[i][j];
    		}
    	}
    	for(int i=0;i<n;i++){
    	for(int j=0;j<n;j++){
          if(i!=j){
    		ans+=a[i][j];
          }
        }
        }
    if(ans<=n*10){
    	cout<<"Yes"<<endl;
    }else{
    	cout<<"No"<<endl;
    }
    	return 0;
    }
    
    展开全文
  • 实验结果表明,采用分块感知压缩图像分解方法,能有效地降低稀疏分解的计算复杂度,其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下,能有效地提高编码性能和编码率,体现了稀疏分解较传统分解方法
  • 这是基于小波变换的遥感图像融合源码。下载解压后直接运行。
  • 第三,我们使用梯度稀疏性来消除内核噪声并确保模糊内核的连续性。 对于最终的潜像重建,我们结合了TV-l2模型和hyper-Laplacian模型的优点,以保留微小的细节并消除噪声。 在合成模糊图像和真实照片上的实验结果...
  • 但当的连接较为稠密或者较为稀疏的时候,采用两种不同的思路,可以优化算法的执行速度。 应用于稠密连接的dijkstra算法 所谓稠密连接就是指之间的连接路径趋近于n的平方(n为中节点的个数)。在稠密连接的...

    迪杰斯特拉(dijkstra)算法是一种普遍用于求两点之间(或者说一个给定点到图中其他任意点)的最短路径的算法。但当图的连接较为稠密或者较为稀疏的时候,采用两种不同的思路,可以优化算法的执行速度。

    应用于稠密连接图的dijkstra算法

    所谓稠密连接就是指图之间的连接路径趋近于n的平方(n为图中节点的个数)。在稠密连接的条件下,dijkstra算法的算法复杂度是O(n^2)。

    算法思想是分两步走:

    • 从起点开始,依次找到距离起点最近且没有被遍历过的点。
    • 更新与这个点直接连接的点的最短距离值。

    其中,更新最短距离值的状态转移方程为:
    d ( y ) = m i n ( d ( y ) , d ( x ) + m a p ( x , y ) ) {d{ \left( {y} \right) } =min{ \left( {d{ \left( {y} \right) } ,d{ \left( {x} \right) } +map{ \left( {x,y} \right) } } \right) } } d(y)=min(d(y),d(x)+map(x,y))
    其中,x是指当前正在遍历的点,y是指和当前正在遍历的点直接连接的点,map(x,y)是指x和y的距离。

    所以很容易得到,第一步的算法复杂度是O(n),第二步也是O(n)。由于两个步骤嵌套执行,所以算法复杂度是O(n^2)。

    此算法的伪代码:

    for([1:n]):
    	for([1:n]):找出距离起点最近且没有被遍历过的点
    	for([1:n]):更新与这个点直接连接的点的最短距离值
    

    应用于稀疏连接图的dijkstra算法

    稀疏连接和稠密连接界限的界定没有那么明显,但是在很多问题场景下,节点的数量远远大于与一个节点连接的边的数量。对于这种稀疏连接的图,我们可以将算法复杂度优化到O(mlogn)。其中m为图中边的个数,n为图中节点的个数。

    算法思想总体思想和稠密图的类似,但是实现细节上有些不同。

    在第一步找距离起点最近且没有被遍历过的点的时候,我们需要用到优先队列,就是在执行第二步更新节点值的时候,将与当前节点直接连接的节点(也就是可能被更新的节点)放入优先队列中,然后在下一步用优先队列直接取出距离最近的节点。我们知道优先队列的增删改查算法复杂度都在O(logn)之内。

    在第二步更新当前遍历点直接连接节点的最短距离值的时候,就不用遍历所有节点了。

    所以算法思想如下:

    • 从起点开始,依次遍历优先队列中的点。
    • 取与此节点相连接的边,并更新另一头连接节点的距离最小值。
    • 将相连的节点放入优先队列。

    此算法的伪代码:

    for(q:Queue):优先队列里与原点距离最短的点
    	for(e:Edge):与此点直接相连的边
    		将相连的节点放入优先队列;
    

    此算法前两个循环实际上是遍历了m条边,再加上循环内优先队列的开销,可知此算法复杂度都是O(mlogn)。

    展开全文
  • 稀疏地图自主车辆导航.zip
  • 结合颜色和梯度信息的稀疏图像修复算法 图像修复技术
  • 自动车辆导航的稀疏图.zip
  • 稀疏地图自动驾驶汽车导航.zip
  •   有很少条边或弧的图称为稀疏图,反之称为稠密图。 这里稀疏和稠密是模糊的概念,都是相对而言的。目前为止还没有给出一个量化的定义。比方说一个有100个顶点、200条边的图,与100个顶点组成的完全图相比,他的边...
  • 用于自主车辆导航的稀疏地图.zip
  • 稀疏地图自主车辆导航(1).zip
  • 方法1: 解决稠密 #include <iostream> //解决稠密时 #include <algorithm> using namespace std; const int MaxV = 100; const int INF = 10000; //表示无穷大,Weight < INF /*定义边*/ ...
  • 189稀疏地图自主车辆导航_new.pdf
  • 93稀疏地图自主车辆导航_new.pdf
  • 基于稀疏图的鲁棒谱聚类算法.pdf

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 118,992
精华内容 47,596
关键字:

稀疏图