节点分布算法

1. 社交网络种子节点搜索算法有几种基本的

针对经典影响力最大化算法存在的计算时间过长等问题,提出一种新的启发式贪婪算法-高节点度贪婪算法(HD_Greedy)。基于社交网络节点的度呈幂律分布以及节点的度与影响力强关联性,在极小部分高度数节点中搜索最大影响力种子节点,使搜索空间大幅度地减少,节约了大量的盲目搜索时间,并且不损失种子节点影响力。实验结果表明,在不同信息传播模型中,HD_Greedy算法得到的种子节点影响力与其它贪婪算法接近,但计算效率有了较大提高,尤其适合于在大规模社交网络中搜索最大影响力种子节点。

2. 神经网络中每个节点的运算方式都是一样的吗想被科普一下

同一层，基本都是一样的。
这层的输出=f(输入的加权和），加权和=输入1*参数1+输入2*参数2。。。+偏执项，再把这个加权和经过f函数的计算，得到这层的输出
所以，从这个过程来看，每一层所有节点的函数f是一样的，输入也是一样的。不同的是参数1，参数2。
参数之所以会不一样，是因为初始化的参数是不一样的，比如服从某个分布的。所以每一层每个节点的输出也是不一样的。
如果存在任意一层所有参数都一样，这种操作允许，但没意义，这个时候这一层就等效为一个节点。

3. 怎么用matlab画网络节点度分布曲线

这是网络图中各节点的度及度的分布曲线的matlab代码： function [DeD,aver_DeD]=Degree_Distribution(A) %% 求网络图中各节点的度及度的分布曲线 %% 求解算法：求解每个节点的度，再按发生频率即为概率，求P(k) %A————————网络图的邻接矩阵 %DeD...

4. 节点的算法

#include <stdio.h>
# include<stdlib.h>
#include <malloc.h>
typedef int datatype;
int p=0,d=0;

typedef struct node
{
datatype data;
struct node *lchild;
struct node *rchild;

}BINTNODE;

typedef BINTNODE *BINTREE;

void createbintree(BINTREE *t)
{
int a;
scanf("%d",&a);
if(a==0)
*t=NULL;
else
{
*t=(BINTNODE *)malloc(sizeof(BINTNODE));
(*t)->data=a;
createbintree(&(*t)->lchild);
createbintree(&(*t)->rchild);
}
}

void preorder(BINTREE T)
{
if(T)
{
printf("%d ",T->data);
d++;
preorder(T->lchild);

preorder(T->rchild);

if(((T->lchild)==NULL)&&((T->rchild)==NULL))
p++;

}

}
main()
{
BINTREE t=NULL;
printf("\nplease input nodes of BINTREE:");
createbintree(&t);
printf("the preorder is:");
preorder(t);

printf("\n叶子节点数：%d",p);

printf("\n总节点数：%d",d);
}
是这样的吗？

5. 的节点路由选择算法，有哪些

路由选择算法”是否等于“路由算法”？肯定不等路由选择算法是选择路径路由算法要考虑响应,带宽,跳数等等不能把书读死了. 4.2 路由选择及其算法 4.2.2 动态路由选择策略节点路由选择要依靠网络当前的状态信息来决定的策略称动态路由选择策略，这种策略能较好地适应网络流量、拓扑结构的变化，有利于改善网络的性能。但由于算法复杂，会增加网络的负担，有时会因反应太快引起振荡或反应太慢不起作用。独立路由选择、集中路由选择和分布路由选择是三种动态路由选择策略的具体算法。（1）独立路由选择在这类路由算法中，节点仅根据自己搜到的有关信息作出路由选择的决定，与其它节点不交换路由选择信息，虽然不能正确确定距离本节点较远的路由选择，但还是能较好地适应网络流量和拓扑结构的变化。一种简单的独立路由选择算法是 Baran 在1964年提出的热薯仔（Hot Potato）算法。当一个分组到来时，节点必须尽快脱手，将其放入输出列最短的方向上排队，而不管该方向通向何方。（2）集中路由选择集中路由选择也象固定路由选择一样，在每个节点上存储一张路由表。不同的是，固定路由选择算法中的节点路由表由手工制作，而在集中路由选择算法中的节点路由表由路由控制中心RCC（Routing Control Center）定时根据网络状态计算、生成并分送各相应节点。由于RCC利用了整个网络的信息，所以得到的路由选择是完美的，同时也减轻了各节点计算路由选择的负担。（3）分布路由选择采用分布路由选择算法的网络，所有节点定其地与其每个相邻节点交换路由选择信息。每个节点均存储一张以网络中其它每个节点为索引的路由选择表，网络中每个节点占用表中一项，每一项又分为两个部分，即所希望使用的到目的节点的输出线路和估计到目的节点所需要的延迟或距离。度量标准可以是毫秒或链路段数、等待的分组数、剩余的线路和容量等。对于延迟，节点可以直接发送一个特殊的称作“回声”（echo）的分组，接收该分组的节点将其加上时间标记后尽快送回，这样便可测出延迟。有了以上信息，节点可由此确定路由选择。 -------------------------------------------- ——路由算法在路由协议中起着至关重要的作用，采用何种算法往往决定了最终的寻径结果，因此选择路由算法一定要仔细。通常需要综合考虑以下几个设计目标： ——（1）最优化：指路由算法选择最佳路径的能力。 ——（2）简洁性：算法设计简洁，利用最少的软件和开销，提供最有效的功能。 ——（3）坚固性：路由算法处于非正常或不可预料的环境时，如硬件故障、负载过高或操作失误时，都能正确运行。由于路由器分布在网络联接点上，所以在它们出故障时会产生严重后果。最好的路由器算法通常能经受时间的考验，并在各种网络环境下被证实是可靠的。 ——（4）快速收敛：收敛是在最佳路径的判断上所有路由器达到一致的过程。当某个网络事件引起路由可用或不可用时，路由器就发出更新信息。路由更新信息遍及整个网络，引发重新计算最佳路径，最终达到所有路由器一致公认的最佳路径。收敛慢的路由算法会造成路径循环或网络中断。 ——（5）灵活性：路由算法可以快速、准确地适应各种网络环境。例如，某个网段发生故障，路由算法要能很快发现故障，并为使用该网段的所有路由选择另一条最佳路径。 ——路由算法按照种类可分为以下几种：静态和动态、单路和多路、平等和分级、源路由和透明路由、域内和域间、链路状态和距离向量。前面几种的特点与字面意思基本一致，下面着重介绍链路状态和距离向量算法。 ——链路状态算法（也称最短路径算法）发送路由信息到互联网上所有的结点，然而对于每个路由器，仅发送它的路由表中描述了其自身链路状态的那一部分。距离向量算法（也称为Bellman-Ford算法）则要求每个路由器发送其路由表全部或部分信息，但仅发送到邻近结点上。从本质上来说，链路状态算法将少量更新信息发送至网络各处，而距离向量算法发送大量更新信息至邻接路由器。 ——由于链路状态算法收敛更快，因此它在一定程度上比距离向量算法更不易产生路由循环。但另一方面，链路状态算法要求比距离向量算法有更强的CPU能力和更多的内存空间，因此链路状态算法将会在实现时显得更昂贵一些。除了这些区别，两种算法在大多数环境下都能很好地运行。 ——最后需要指出的是，路由算法使用了许多种不同的度量标准去决定最佳路径。复杂的路由算法可能采用多种度量来选择路由，通过一定的加权运算，将它们合并为单个的复合度量、再填入路由表中，作为寻径的标准。通常所使用的度量有：路径长度、可靠性、时延、带宽、负载、通信成本等。

6. 完全二叉树中叶子节点的算法

noip中经常会遇到求完全二叉树叶子结点的问题，比如第十一届全国青少年信息学奥林匹克联赛初赛试题的第四题：完全二叉树的结点个数为4 *N+ 3 ，则它的叶结点个数为（）。
A. 2 *N B. 2 *N- 1 C. 2 *N+ 1 D. 2 *N- 2 E. 2 *N+ 2

结论：如果一棵具有n个结点的深度为k的完全二叉树，其叶子结点数和总结点数有这样的关系：n（叶子）＝（n总＋1）/2，由上所知，我们可以判断这道题的 叶结点个数为（4 *N+ 3+1）/2=2 *N+ 2.

14(第十二届)．高度为n的均衡的二叉树是指：如果去掉叶结点及相应的树枝，它应该是高度为n-1的满二叉树。在这里，树高等于叶结点的最大深度，根结点的深度为0，如果某个均衡的二叉树共有2381个结点，则该树的树高为（）。
A. 10 B. 11 C. 12 D. 13
均衡二叉树就是：任意两个度不为2的节点的深度之差不大于1
例如：
1
/ \
2 3
\ /
4 5
是均衡二叉树
而
1
/ \
2 3
\ / \
4 5 6
/
7
就不是，2和7的深度差2.
因为2^11 = 2048；所以一颗满二叉树从深度为0（根节点）到深度10的总节点数是2047，剩下2381-2047 = 334个节点，这剩下的节点的深度都是11。
所以答案为B

7. 完全二叉树叶子节点的算法

设：度为i的结点数为ni，由二叉树的性质可知：
n0 = n2 + 1……………………①式
n = n0 + n1 + n2……………②式
由①式可得 n2 = n0 - 1，带入②式得：
n0 = （n + 1 - n1）/ 2
由完全二叉树性质可知：
如图，当n为偶数时，n1 = 1， n0 = n / 2

将两式合并，写作：n0 = ⌊（n+1）/2⌋（向下取整符号不能丢）

(7)节点分布算法扩展阅读：

完全二叉树的特点:

1.叶子结点只可能在层次最大的两层上出现。

2.对任一结点，若其由分支下的子孙的最大层次为l，则其左分支下的子孙的最大层次必为l或l+1。

完全二叉树的性质：

1.具有n个结点的完全二叉树的深度为⌊log₂n⌋+1。

2.如果对一棵有n个结点的完全二叉树的结点按层序编号，则对任一结点i，有：

（1）如果i=1，则结点i是二叉树的根节点，无双亲；如果i>1，则其双亲是结点⌊i/2⌋。

（2）如果2i>n，则结点i无左孩子；否则其左孩子是结点2i。

（3）如果2i+1>n，则结点i无右孩子；否则其右孩子是结点2i+1。

8. 完全二叉树叶子节点的算法

设二叉树的叶子节点数为n0，度数为2的节点数为n2，设n1为二叉树中度为1的节点数

因为二叉树中所有节点的度都钓鱼或者等于2，所以二叉树节点总数n=n0+n1+n2

再看二叉树的分支数，除了根节点外，其余节点都有一个分支进入，设B为分支总数，则n=B+1

由于这些分支都是有度为1或者2 的节点射出的，所以B=n1+n2;于是有n=n1+2*n2+1

综合n=n0+n1+n2和n=n1+2*n2+1两式即可得到n0=n2+1

完全二叉树是特殊的二叉树，对于n0=n2+1当然成立

9. 复杂网络度分布结点的总和怎么算

scale - free network, 现实世界的网络大部分都不是随机网络，少数的节点往往拥有大量的连接，而大部分节点却很少，一般而言他们符合zipf定律，(也就是80/20马太定律)。将度分布符合幂律分布的复杂网络称为无标度网络。