下载文档原格式
graph的复数形式什么是graph在计算机科学中，图（graph）是一种非常重要的数据结构。
图由节点（vertex）和边（edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。
图可以用来解决许多实际问题，比如社交网络分析、路线规划、电子商务推荐等。
graph的复数形式“graph”一词是一个可数名词，它的复数形式是”graphs”。
当我们需要描述多个图时，就可以使用”graphs”这个词。
例如，在一个大型社交网络中，有许多不同的图。
每个图代表一个用户或者一组用户之间的关系。
我们可以说：“这个社交网络中有很多graphs”。
图的种类在计算机科学中，有许多不同类型的图。
下面介绍几种常见的图类型：1. 无向图（Undirected Graph）无向图是最简单的图类型之一。
它的边没有方向性，意味着从一个节点到另一个节点可以沿着任意方向移动。
2. 有向图（Directed Graph）有向图也被称为有向网络或有向关系。
它的边具有方向性，意味着从一个节点到另一个节点只能沿着特定方向移动。
3. 加权图（Weighted Graph）加权图是指每条边都有一个与之相关联的权重或者成本。
这些权重可以表示节点之间的距离、时间、成本等。
4. 无环图（Acyclic Graph）无环图是指不存在回路或环的图。
换句话说，从一个节点出发，沿着任意路径都不会回到起点。
5. 有环图（Cyclic Graph）有环图是指存在至少一个回路或环的图。
从一个节点出发，沿着某些路径可以回到起点。
图的应用图在许多领域中被广泛应用，包括计算机科学、网络分析、运输规划等。
下面介绍一些常见的应用场景：1. 社交网络分析社交网络分析使用图来研究人际关系和社交网络结构。
通过构建用户之间的关系图，可以分析用户之间的联系强度、社群结构以及信息传播路径。
2. 路线规划在地理信息系统中，使用图来进行路线规划是一种常见方法。
通过将道路和交叉口表示为节点，并将道路连接表示为边，可以使用各种算法找到最短路径或最快路径。
加权马尔可夫链模型构建1.引言1.1 概述在信息科学领域中，马尔可夫链模型是一种重要的数学工具，用于描述随机过程的动态演变。
然而，传统的马尔可夫链模型并未考虑到各个状态之间的重要性差异，在处理实际问题时可能存在一定的局限性。
为了解决这个问题，加权马尔可夫链模型被提出。
加权马尔可夫链模型引入了状态之间的权重，用于表示不同状态之间的重要性差异。
通过引入权重，我们可以更准确地反映状态之间的转移概率，从而提高模型的预测精度和可靠性。
构建加权马尔可夫链模型的方法主要包括两个步骤：状态权重计算和状态转移概率估计。
状态权重计算是根据实际问题的特点和要求，为每个状态赋予一个合理的权重值。
状态转移概率估计是基于历史数据和统计方法，通过计算不同状态之间的转移概率来构建模型。
这两个步骤的合理性和准确性直接影响到最终模型的效果。
本文将详细介绍加权马尔可夫链模型的基本原理和构建方法。
在基本原理部分，我们将对马尔可夫链模型进行简要回顾，并介绍加权马尔可夫链模型的概念和优势。
在构建方法部分，我们将介绍状态权重计算和状态转移概率估计的具体步骤和技巧，并通过实例来说明方法的有效性和实用性。
通过本文的研读，读者将深入了解加权马尔可夫链模型的基本原理和构建方法，掌握构建该模型的关键技巧，从而在实际问题中能够更加准确地描述和预测随机过程的演变，提高模型的应用价值。
同时，本文也为相关领域的研究提供了一定的参考和借鉴。
1.2文章结构文章结构的主要目的是为读者提供一个清晰的框架，以便他们能够更好地理解和跟随文章的内容。
本文按照以下结构进行组织和呈现：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 加权马尔可夫链模型的基本原理2.2 构建加权马尔可夫链模型的方法3. 结论3.1 总结3.2 研究展望在引言部分，我们将介绍文章的背景和动机，概述加权马尔可夫链模型的重要性和应用领域。
接着，我们将逐步展示文章的主要结构和内容，以便读者能够了解整篇文章的逻辑和安排。
算法常用术语中英对照Data Structures 基本数据结构Dictionaries 字典Priority Queues 堆Graph Data Structures 图Set Data Structures 集合Kd-Trees 线段树Numerical Problems 数值问题Solving Linear Equations 线性方程组Bandwidth Reduction 带宽压缩Matrix Multiplication 矩阵乘法Determinants and Permanents 行列式Constrained and Unconstrained Optimization 最值问题Linear Programming 线性规划Random Number Generation 随机数生成Factoring and Primality Testing 因子分解/质数判定Arbitrary Precision Arithmetic 高精度计算Knapsack Problem 背包问题Discrete Fourier Transform 离散Fourier变换Combinatorial Problems 组合问题Sorting 排序Searching 查找Median and Selection 中位数Generating Permutations 排列生成Generating Subsets 子集生成Generating Partitions 划分生成Generating Graphs 图的生成Calendrical Calculations 日期Job Scheduling 工程安排Satisfiability 可满足性Graph Problems -- polynomial 图论-多项式算法Connected Components 连通分支Topological Sorting 拓扑排序Minimum Spanning Tree 最小生成树Shortest Path 最短路径Transitive Closure and Reduction 传递闭包Matching 匹配Eulerian Cycle / Chinese Postman Euler回路/中国邮路Edge and Vertex Connectivity 割边/割点Network Flow 网络流Drawing Graphs Nicely 图的描绘Drawing Trees 树的描绘Planarity Detection and Embedding 平面性检测和嵌入Graph Problems -- hard 图论-NP问题Clique 最大团Independent Set 独立集Vertex Cover 点覆盖Traveling Salesman Problem 旅行商问题Hamiltonian Cycle Hamilton回路Graph Partition 图的划分Vertex Coloring 点染色Edge Coloring 边染色Graph Isomorphism 同构Steiner Tree Steiner树Feedback Edge/Vertex Set 最大无环子图Computational Geometry 计算几何Convex Hull 凸包Triangulation 三角剖分Voronoi Diagrams Voronoi图Nearest Neighbor Search 最近点对查询Range Search 围查询Point Location 位置查询Intersection Detection 碰撞测试Bin Packing 装箱问题Medial-Axis Transformation 中轴变换Polygon Partitioning 多边形分割Simplifying Polygons 多边形化简Shape Similarity 相似多边形Motion Planning 运动规划Maintaining Line Arrangements 平面分割Minkowski Sum Minkowski和Set and String Problems 集合与串的问题Set Cover 集合覆盖Set Packing 集合配置String Matching 模式匹配Approximate String Matching 模糊匹配Text Compression 压缩Cryptography 密码Finite State Machine Minimization 有穷自动机简化Longest Common Substring 最长公共子串Shortest Common Superstring 最短公共父串robustness 鲁棒性rate of convergence 收敛速度********************************************************************* 数据结构基本英语词汇数据抽象data abstraction数据元素data element数据对象data object数据项data item数据类型data type抽象数据类型abstract data type逻辑结构logical structure物理结构phyical structure线性结构linear structure非线性结构nonlinear structure基本数据类型atomic data type固定聚合数据类型fixed-aggregate data type 可变聚合数据类型variable-aggregate data type 线性表linear list栈stack队列queue串string数组array树tree图grabh查找，线索searching更新updating排序（分类) sorting插入insertion删除deletion前趋predecessor后继successor直接前趋immediate predecessor直接后继immediate successor双端列表deque(double-ended queue) 循环队列cirular queue指针pointer先进先出表（队列）first-in first-out list 后进先出表（队列）last-in first-out list 栈底bottom栈定top压入push弹出pop队头front队尾rear上溢overflow下溢underflow数组array矩阵matrix多维数组multi-dimentional array以行为主的顺序分配row major order 以列为主的顺序分配column major order 三角矩阵truangular matrix对称矩阵symmetric matrix稀疏矩阵sparse matrix转置矩阵transposed matrix链表linked list线性链表linear linked list单链表single linked list多重链表multilinked list循环链表circular linked list双向链表doubly linked list十字链表orthogonal list广义表generalized list链link指针域pointer field链域link field头结点head node头指针head pointer尾指针tail pointer串string空白（空格）串blank string空串（零串）null string子串substring树tree子树subtree森林forest根root叶子leaf结点node深度depth层次level双亲parents孩子children兄弟brother祖先ancestor子descentdant二叉树binary tree平衡二叉树banlanced binary tree 满二叉树full binary tree完全二叉树complete binary tree遍历二叉树traversing binary tree 二叉排序树binary sort tree二叉查找树binary search tree线索二叉树threaded binary tree 哈夫曼树Huffman tree有序数ordered tree无序数unordered tree判定树decision tree双链树doubly linked tree数字查找树digital search tree树的遍历traversal of tree先序遍历preorder traversal中序遍历inorder traversal后序遍历postorder traversal图graph子图subgraph有向图digraph(directed graph)无向图undigraph(undirected graph) 完全图complete graph连通图connected graph非连通图unconnected graph强连通图strongly connected graph 弱连通图weakly connected graph 加权图weighted graph有向无环图directed acyclic graph 稀疏图spares graph稠密图dense graph重连通图biconnected graph二部图bipartite graph边edge顶点vertex弧arc路径path回路（环）cycle弧头head弧尾tail源点source终点destination汇点sink权weight连接点articulation point初始结点initial node终端结点terminal node相邻边adjacent edge相邻顶点adjacent vertex关联边incident edge入度indegree出度outdegree最短路径shortest path有序对ordered pair无序对unordered pair简单路径simple path简单回路simple cycle连通分量connected component邻接矩阵adjacency matrix邻接表adjacency list邻接多重表adjacency multilist遍历图traversing graph生成树spanning tree最小（代价）生成树minimum(cost)spanning tree 生成森林spanning forest拓扑排序topological sort偏序partical order拓扑有序topological orderAOV网activity on vertex networkAOE网activity on edge network关键路径critical path匹配matching最大匹配maximum matching增广路径augmenting path增广路径图augmenting path graph查找searching线性查找（顺序查找）linear search (sequential search) 二分查找binary search分块查找block search散列查找hash search平均查找长度average search length散列表hash table散列函数hash funticion直接定址法immediately allocating method数字分析法digital analysis method平方取中法mid-square method折叠法folding method除法division method随机数法random number method排序sort部排序internal sort外部排序external sort插入排序insertion sort随小增量排序diminishing increment sort选择排序selection sort堆排序heap sort快速排序quick sort归并排序merge sort基数排序radix sort外部排序external sort平衡归并排序balance merging sort二路平衡归并排序balance two-way merging sort 多步归并排序ployphase merging sort置换选择排序replacement selection sort文件file主文件master file顺序文件sequential file索引文件indexed file索引顺序文件indexed sequential file索引非顺序文件indexed non-sequential file直接存取文件direct access file多重链表文件multilist file 倒排文件inverted file目录结构directory structure 树型索引tree index。
数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第七章第七章作业1.信息论的基本原理是什么？一个传递信息的系统是由发送端(信源)和接收端(信宿)以及连接两者的通道(信道)组成的。
信息论把通信过程看做是在随机干扰的环境中传递信息的过程。
在这个通信模型中，信息源和干扰(噪声)都被理解为某种随机过程或随机序列。
在进行实际的通信之前，收信者(信宿)不可能确切了解信源究竟会发出什么样的具体信息，也不可能判断信源会处于什么样的状态。
这种情形就称为信宿对于信源状态具有不确定性，而且这种不确定性是存在于通信之前的，因而又叫做先验不确定性。
在通信后，信宿收到了信源发来的信息，这种先验不确定性才会被消除或者被减少。
如果干扰很小，不会对传递的信息产生任何可察觉的影响，信源发出的信息能够被信宿全部收到，在这种情况下，信宿的先验不确定性就会被完全消除。
但是，在一般情况下，干扰总会对信源发出的信息造成某种破坏，使信宿收到的信息不完全。
因此，先验不确定性不能全部被消除, 只能部分地消除。
换句话说，通信结束之后，信宿仍具有一定程度的不确定性。
这就是后验不确定性。
2.学习信道模型是什么？学习信道模型是信息模型应用于机器学习和数据挖掘的具体化。
学习信道模型的信源是实体的类别，采用简单“是”、“非”两类，令实体类别U 的值域为{u1，u2}，U 取u1表示取“是”类中任一例子，取u2表示取“非”类中任一例子。
信宿是实体的特征（属性）取值。
实体中某个特征属性V ，他的值域为{v1，v2……vq}。
3.为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？信息论原理是数据挖掘的理论基础之一。
一般用于分类问题，即从大量数据中获取分类知识。
具体来说，就是在已知各实例的类别的数据中，找出确定类别的关键的条件属性。
求关键属性的方法，即先计算各条件属性的信息量，再从中选出信息量最大的属性，信息量的计算是利用信息论原理中的公式。
4自信息：单个消息ui 发出前的不确定性（随机性）称为自信息。
python下的复杂⽹络编程包networkx的使⽤（摘抄）NetworkX是⼀个⽤Python语⾔开发的图论与复杂⽹络建模⼯具，内置了常⽤的图与复杂⽹络分析算法，可以⽅便的进⾏复杂⽹络数据分析、仿真建模等⼯作。
我已经⽤了它⼀段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下⾯介绍我的⼀些使⽤经验，与⼤家分享。
⼀、NetworkX及Python开发环境的安装⾸先到下载networkx-1.1-py2.6.egg，到下载pywin32-214.win32-py2.6.exe。
如果要⽤Networkx的制图功能，还要去下载matplotlib和numpy，地址分别在和。
注意都要⽤Python 2.6版本的。
上边四个包中，pywin32、matplotlib和numpy是exe⽂件，按提⽰⼀路next，⽐较容易安装。
⽽NetworkX是个egg⽂件，安装稍微⿇烦，需要⽤easyinstall安装。
具体⽅法：启动DOS控制台（在“运⾏”⾥输⼊cmd），输⼊C:\Python26\Lib\site-packages\easy_install.py C:\networkx-1.1-py2.6.egg，回车后会⾃动执⾏安装。
注意我是把networkx-1.1-py2.6.egg放到了C盘根⽬录，读者在安装时应该具体根据情况修改路径。
安装完成后，启动 “开始 - 程序 - ActiveState ActivePython 2.6 (32-bit) - PythonWin Editor”，在shell中输⼊：import networkx as nxprint nx如果能输出：说明Networkx已经安装好了，可以正常调⽤。
关于Python语⾔，如果没有接触过可以找⼀本Python的语法书来看看（推荐《Python 精要参考(第⼆版)》，⽹上有电⼦版）。
这个语⾔很简单易学，只要有点编程基础，⼏天就可以学会它，然后就可以⾃如的运⽤它调⽤NetworkX了。
