python有向图

‘壹’ 邻接表 判断有向图是否有环 python

邻接表还是逆邻接表看如果是逆邻接表，每个顶点出发邻接表的链表中的结点个数就是入度
如果是邻接表过程如下：
有一个辅助数组，大小就是顶点数量，所有元素初值都为0
从头到尾遍历每个顶点出发的邻接表的结点，只要当前结点的数据是几（也就是第几个结点被有向弧进入了），这个下标的辅助数组元素加1，等所有的邻接表的小链表遍历完了，这个辅助数组中各个下标的数字就是该顶点的入度

‘贰’ python中networkx中对于有向图调用函数add_edge(),居然报错了，求解释！！！

第二行改一下：

G1=nx.DiGraph()

‘叁’ 如何使用networkx删除有向图所有相关的节点

如何使用networkx删除有向图所有相关的节点
把一个节点的相邻节点做成集合Set类型。然后两个Set用intersection方法直接求交集即可。
或者找到那个内置函数了，直接import networkx as nx nx...展开>.common_neighbors(G,v,u) #G为一个无向图，v,u分别是图中的两个节点，直接就可以求出来。
你所说的编辑器是Python自带的IDLE编辑器吧。。。
Python自带的那个开头是“>>>”的IDLE是交互式编译器，只能单步运行。
因为你的代码有很多步骤，所以IDEL不识别，所以没反应。。。

‘肆’ Python 基础 （图的表示

你给出的是一个有向图的邻接矩阵，判断一个有向图中是否存在点A到点B的路径的通常做法是从点A出发对整个图进行深度优先搜索（DFS），检查点B是否能被搜索到，若能则A和B之间存在可达路径，否则不存在。
图的深度优先搜索属于图论的基础知识，若不了解需要先学习图论。

‘伍’ 怎么用python写tensorflow

开始使用

TensorFlow并不是一个纯粹的神经网络框架, 而是使用数据流图进行数值分析的框架.

TensorFlow使用有向图(graph)表示一个计算任务.图的节点称为ops(operations)表示对数据的处理,图的边flow 描述数据的流向.

该框架计算过程就是处理tensor组成的流. 这也是TensorFlow名称的来源.

TensorFlow使用tensor表示数据. tensor意为张量即高维数组,在python中使用numpy.ndarray表示.

TensorFlow使用Session执行图, 使用Variable维护状态.tf.constant是只能输出的ops, 常用作数据源.

下面我们构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:

from tensorflow import Session, device, constant, matmul'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''#如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().
#with device设备指定了执行计算的设备:
# "/cpu:0": 机器的 CPU.
# "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
# "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.

with Session() as session: # 创建执行图的上下文
with device('/cpu:0'): # 指定运算设备
mat1 = constant([[3, 3]]) # 创建源节点
mat2 = constant([[2], [2]])
proct = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图
result = session.run(proct) # 执行计算 print(result)123456789101112131415161718

‘陆’ python有向图图是否包含回路

SVN是一个C/S架构的软件，使用时分服务器端和客户端，“本地”一般指的就是客户端

一般安装过程是先安装服务器端，把服务配通，然后安装客户端。

‘柒’ 【python】怎样用.MultiDiGraph()将字典的内容变成有向图

求用中文，大家都是一家人啊，我英文不好，求从头发生的最值得你说的，或是我最让你生气的事大概地点环境之类就可以了，如果你还想再考考我，就按你的告诉我，但只能是我们发生的，不要让我有幻觉，我现在状态不好啊，可能是好缺你的爱关心，

‘捌’ Python 判断 有向图 是否有环

入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。

‘玖’ python的回收机制是什么

Python中的垃圾回收机制总体上有三种，

引用计数

Python语言默认采用的垃圾收集机制是‘引用计数法 Reference Counting’，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用，‘引用计数法’的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。

在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。

标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

分代回收

分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。

Python垃圾回收机制--完美讲解! 东皇Amrzs

Python中的垃圾回收机制

‘拾’ Python 判断 有向图 是否有环

判断是否有环，思想方法是，从任一点开始遍历，譬如按右遍历进行，在每一个分叉点，都往右走，并记录走过的轨迹，这样走下去会出现两种情况，一种是走到头了，没遇上前面已经走过的点，这时撤回到离末端最近的一个分叉点并按右往左顺序的第2条路径继续遍历…………，如此不停的进行下去，直到全部走完，如果全部走完都没有碰到已经走过的点的话，说明没有环。否则就有环