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我試着創建一個二叉樹，假設它最多有2個子節點。但是對於一個圖，它將有一個或多個圖形節點連接到它。我如何爲像我爲樹創建的下面的圖節點創建一個簡單的類。建議的原因是因爲我試圖找到一個簡單的代碼來查找綁定到特定節點的所有節點信息。 class TreeNode { public int value { get; set; } public TreeNode leftNode { g

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NetworkX轉換多重圖以簡單圖表通過平均平行長度

有關於通過使用Maehler的代碼 import networkx as nx G = nx.MultiGraph() G.add_nodes_from([1,2,3]) G.add_edges_from([(1, 2), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (2, 3)]) G2 = nx.Graph(G) 和另一個使用Aslak和ARIC的代碼求和重量 import

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用於查找子圖同構的QuickSI算法

我正在研究Quick Subgraph Isomorphism（QuickSI）算法，並且在理解第6頁（2）和（3）中介紹的關於內部支持和平均內部支持計算的公式時遇到問題。。如果「v」代表頂點，「e」代表邊，那麼f（v）和f（e）是做什麼的？我如何從第6頁獲取表2的值？第5頁中的定義4在幫助我理解方面並沒有太大的幫助。通過從查詢圖到數據圖的同構映射我理解從查詢圖中獲取不同的組件，並查看它們是否可

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Highcharts在Firefox或Safari中沒有「繪圖」

我有一個奇怪的問題，那就是我的Highcharts圖形只能在Chrome上正確「繪圖」。圖框自身顯示得很好（軸的名稱，標籤，白色背景等），但實際的列不會動畫化，也不會顯示在圖上以表示實際數據。它看起來像一個空的圖。數據通過AJAX調用。所有這一切都很好。代碼本身也很簡單，所以不知道可能是什麼原因造成的。這裏是代碼，任何幫助將不勝感激： Highcharts.chart('modal-graph-

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lineSegment shaderMaterial - bufferGeometry（Threejs）

我想用Three.js編寫一個圖表可視化，所以我有一個bufferGeometry來保存我的頂點，我用我自己的ShaderMaterial繪製它來製作數千個Three.Points，但是現在我想知道Three.lineSegments的着色器如何爲我自己改變它。我想用相同的bufferGeometry繪製我的邊，併爲邊的頭部使用兩個索引。我搜索了太多，但我還沒有找到任何東西？有可能嗎？

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ggplot2 - 不同寬度的堆疊酒吧

我想製作一個反向金字塔圖，其中酒吧堆疊在一起，寬度不同。第一，我有堆積條形圖如下代碼示例 library(dplyr) library(ggplot2) sample <- data_frame(x=c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2), y=c(5,10,15, 20, 10, 5, 20, 10), w=c(1, 2, 3, 4, 1,

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Graphviz如何控制邊緣

screenshot。我正在尋找右側的圖表，但我得到的是左側的圖表。我是Graphviz的新手。我還必須製作節點1和2，因爲我無法模仿右側的圖像。我的終端形狀也不完全相同。有人幫助我。我的代碼直到現在： digraph M { style=filled; graph [splines = headport]; START->1 1->"Is COUNT\

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ns2模擬的平均統計數

嗨，大家好，我需要你的幫助。我正在模擬比較一些有關平均統計數據的協議，並且我必須製作圖表。我使用此代碼並進行修改。 http://www.nipunharitash.com/wp-content/uploads/2016/04/xgraph.txt 我有2個問題： a）如何計算此例中的平均吞吐量，數據包丟失和數據包延遲？每種情況下我只需要一個圖表顯示平均值。 b）有什麼方法可以計算抖動嗎？在此先

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多對一或多對一組匹配/分配

我正在尋找解決多對一任務的方法。至少我相信這是所謂的。更確切地說，我不想將一種對象分配給另一種對象。相反，我想分配幾個對象。這應該總是以四重奏完成。在一對一的情況下有兩個不同的集合，這是匈牙利算法的「簡單」。如果只有一組，我使用花v來分配一對一的同類物體。現在我需要以同樣的方式分配多對一的對象。唯一的限制是最小加權問題。距離將由歐式距離指定。你能告訴我如何繼續？我如何構建邊緣？到目前爲止，我

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將NetworkX MultiDiGraph轉換爲字典或從字典中轉換

我對NetworkX documentation的閱讀表明這應該起作用，但似乎沒有？考慮： import networkx as nx g = nx.MultiDiGraph() g.add_nodes_from([0, 1]) g.add_edge(0,1) g.add_edge(0,1) g.edges() # returns [(0, 1), (0, 1)] d = nx.