图算法

SCC 图的构建思路蛮有意思的，把强连通分量看成一个点，整个图就瞬间清爽了不少。第一次DFS记录完成时间，第二次在转置图上搞一次新的 DFS，每次新起点就标记一个新的 SCC。这样完之后，谁指向谁就清楚了，搞图缩点的时候方便。 对交叉边的判断也比较巧妙。如果你在访问SCC C的时候，遇到了指向一个已经访问过的C'，那就可以在缩点图上连一条边 (C', C)。因为在原来的转置图里有从 C 到 C'的边嘛，这种思路利索。 算法实现不复杂，推荐你用个栈来记录第一次 DFS 完成时间，第二次从栈顶一个个弹出来跑 DFS，顺序刚好反过来，效率也高，逻辑也清晰。 想看配套思维导图？可以点进数据结构图论思维

简化图算法及其Matlab实现包含基础算法讲解和代码示例，注释清晰，易于理解。

本视差增强算法利用RGB三通道进行增强处理，以提高图像的深度感和细节表现。通过调整每个通道的强度和对比度，我们能够有效提升视差图的视觉效果，使其在立体视觉应用中表现更佳。

分享一个Java实现的无向图PageRank算法，代码经过测试，能够完美运行，可供学习和参考。

无向图邻接链表算法实践 本实验基于李春葆老师的《数据结构与算法》课程，实践了利用邻接链表存储无向图并实现相关算法。实验内容涵盖了图的基本概念、邻接链表的构建、深度优先搜索、广度优先搜索等经典算法。通过实验，我深入理解了图论基础，掌握了使用邻接链表表示图结构的方法，并熟练运用相关算法解决实际问题。

链接预测算法用于预测图中不存在的或可能存在的边。 Adamic-Adar算法：基于节点的共同邻居，亲密度公式为 N(u)是与节点u相邻的节点集 CommonNeighbors：基于共同邻居的个数 PreferentialAttachment：基于节点的度

学习有关图算法和社会网络分析的相关知识，可以从国外网站下载。

GAC 工具箱包含针对大数据集优化的一系列图聚类算法。 基于结构描述符的算法：使用图结构定义簇描述符，通过最大化描述符增量确定合并顺序。可实现 zeta 函数和路径积分等描述符，并支持自定义描述符设计。 图度链接 (GDL) 算法：性能优于归一化割和频谱聚类，速度更快。 此工具箱由 Wei Zhang 维护，邮箱：wzhang009@gmail.com。

相对粗略的脑图，记录了第一天学习机器学习算法的思路，结构虽然不复杂，但对刚入门的你来说还是挺有参考价值的。内容覆盖了像分类、回归这些基础算法，适合做个小总结或者快速回顾。 手绘风格的脑图，重点思路比较清晰。像是把书上学到的东西做了个可视化，对理解算法结构挺有。比如你在看SVM或逻辑回归时，可以快速跳转到相关节点做联想。 推荐几个搭配阅读的资源，像这个graphkit-learn，是个挺不错的图机器学习库；还有机器学习算法实战，里头不少案例代码，照着练效果更好。 如果你想系统捋一遍机器学习的分类，可以看看机器学习算法简介及分类这篇；顺手还可以对比下PPT 版分类算法对比，图表一目了然。 使用建议

在本例中，我们将通过图小波变换来实现DSMC算法。该过程包含以下步骤： 数据预处理：首先需要对原始数据进行必要的去噪和归一化操作。 小波变换：使用适当的小波基进行信号的分解和重构，以提取出关键的特征。 DSMC模拟：将小波变换后的数据应用于DSMC算法，进行粒子模拟和碰撞计算。 结果分析：通过统计方法评估模拟结果的准确性和可靠性。 完整的Matlab代码如下： % 数据预处理 processedData = preprocessData(rawData); % 小波变换 [coeffs, L] = wavedec(processedData, 3, 'db4'); % DSMC算法 s