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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。
常见的数据结构模型数据结构是计算机科学中重要的基础知识，用于组织和存储数据以便有效地操作和访问。
常见的数据结构模型包括线性结构、树状结构、图状结构和哈希结构。
1.线性结构：线性结构是最简单、最常见的数据结构模型之一，它是一组数据元素按照特定次序排列而成的数据结构。
其中最基本的线性结构是数组和链表。
-数组：数组是一种连续存储的线性结构，所有元素在内存中占用一段连续的地址空间，通过索引值可以快速访问元素。
数组的大小固定，并且插入、删除元素较为复杂。
-链表：链表由节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等多种形式。
链表的大小可变，插入、删除元素操作较为简单，但访问元素需要遍历链表。
2.树状结构：树状结构是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。
树状结构常用来表示层次关系，常见的树状结构包括二叉树、堆、平衡二叉树和B树。
-二叉树：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点。
二叉树可以分为普通二叉树、满二叉树和完全二叉树等多种形式。
-堆：堆是一种特殊的二叉树，对于任意节点N，N的父节点的值大于等于（或小于等于）N的左右子节点的值。
堆常用于实现优先队列等数据结构。
-平衡二叉树：平衡二叉树是一种特殊的二叉树，它的左右子树的高度差不超过1、平衡二叉树常用于提高查找、插入和删除操作的效率，例如AVL树和红黑树等。
-B树：B树是一种多路树，每个节点可以有多个子节点。
B树常用于存储大量数据的数据库和文件系统等场景，可以有效地减少磁盘I/O次数。
3.图状结构：图状结构是一种由节点和边组成的非线性数据结构，节点之间可以有多个关系。
图状结构常用于表示网络、社交关系等复杂的实际问题。
-有向图：有向图中每条边都有一个方向，表示从一个节点到另一个节点的有向关系。
-无向图：无向图中每条边没有方向，表示节点之间的无向关系。
-加权图：加权图中每条边都有一个权值，表示节点之间的带权关系。
neo4j概念Neo4j是一种流行的图形数据库管理系统，用于存储、检索和管理大规模图形数据。
以下是与Neo4j相关的一些基本概念：1. 节点（Nodes）：•节点是图形数据库中的基本数据单元。
•节点通常代表实体，如人、地点、事物等。
•每个节点可以包含属性，用于存储关于该节点的信息。
2. 关系（Relationships）：•关系用于连接不同的节点，表示节点之间的关联关系。
•关系通常具有类型和方向，并可以包含属性，用于描述关系的特性。
3. 属性（Properties）：•节点和关系可以包含属性，这些属性是键值对，用于存储与节点或关系相关的附加信息。
•属性可以是文本、数字、日期等不同数据类型。
4. 标签（Labels）：•标签是用于对节点进行分类或分组的机制。
•节点可以具有一个或多个标签，以便更轻松地查询和操作相关节点。
5. 图（Graphs）：•图是由节点、关系和属性组成的数据结构，用于表示实际世界中的复杂关系网络。
• Neo4j数据库存储和管理图数据，允许进行高效的图形查询和分析。
6. Cypher查询语言：• Cypher是Neo4j的查询语言，用于执行图形数据库中的查询和操作。
• Cypher使用类似SQL的语法，但专门设计用于处理图形数据的查询需求。
7. 索引（Indexes）：• Neo4j支持创建索引以提高数据检索性能。
•索引可以根据属性值加快节点或关系的查找速度。
8. 事务（Transactions）：• Neo4j支持事务，确保数据库操作的原子性和一致性。
•事务用于保护数据免受损坏或不一致的影响。
9. 扩展性和性能：• Neo4j具有良好的扩展性，能够处理大规模图形数据。
•它的性能优化和查询引擎可以有效处理复杂的图形查询。
10. 社区和企业版本：• Neo4j有一个开源的社区版本和一个商业的企业版本，具有更多的高级功能和支持选项。
Neo4j是一种强大的工具，特别适用于需要处理复杂关系数据的应用，如社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域。
以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。
它在技术领域的热度也在逐年上升。
本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。
对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
1. 概论随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。
如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。
在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱？知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。
但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。
图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。
但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。
比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。
这些类型由不同的颜色来标记。
在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关系（Relation）”来表达图里的“边”。
实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。
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编程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 范围查询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dp——dynamic programming——动态规划recursion ——递归编程词汇a2a integration a2a整合abstract 抽象的abstract base class (abc)抽象基类abstract class 抽象类abstraction 抽象、抽象物、抽象性access 存取、访问access level访问级别access function 访问函数account 账户action 动作activate 激活active 活动的actual parameter 实参adapter 适配器add-in 插件address 地址address space 地址空间address-of operator 取地址操作符adl (argument-dependent lookup)ado(activex data object)activex数据对象advanced 高级的aggregation 聚合、聚集algorithm 算法alias 别名align 排列、对齐allocate 分配、配置allocator分配器、配置器angle bracket 尖括号annotation 注解、评注api (application programming interface) 应用(程序)编程接口app domain (application domain)应用域application 应用、应用程序application framework 应用程序框架appearance 外观append 附加architecture 架构、体系结构archive file 归档文件、存档文件argument引数(传给函式的值)。
