Les diagrammes sont utilisés dans différents sujets. Ils sont utilisés en biologie pour représenter les interactions génétiques, pour l’optimisation des itinéraires dans les transports et pour l’analyse des connexions des utilisateurs dans les réseaux sociaux. La représentation visuelle de relations complexes dans un graphique et sa capacité à observer des modèles et des tendances sont deux de ses atouts. Cependant, travailler avec de grands ensembles de données peut rendre les graphiques lourds et difficiles à comprendre. De plus, la création de graphiques peut prendre du temps et des connaissances. Malgré ces lacunes, les graphiques restent un outil efficace pour l’analyse des données interdisciplinaires et la prise de décision.
Mettre en place une représentation
Représentation du lien
Expression séquentielle
Chaque sommet d'un graphique est associé à un ensemble de ses sommets environnants, qui représentent le graphique. Dans cette approche, les bords du graphe sont stockés dans un ensemble de contiguïté ou une table de hachage contenant l'ensemble. L'ensemble de chaque sommet garantit qu'il n'y a pas de sommets adjacents en double et gère efficacement les graphiques clairsemés. L'ajout et la suppression d'arêtes sont plus faciles et l'utilisation de la mémoire est réduite par rapport aux autres méthodes de représentation. Cette technique est très utile lorsqu'il s'agit de réseaux avec différents degrés de connectivité, car elle peut effectuer efficacement des opérations telles que la vérification des arêtes et l'itération des sommets proches.
Ensembles d'adjacence : dans la représentation en ensemble des graphiques, les ensembles d'adjacence utilisent des ensembles pour enregistrer les voisins de chaque sommet, empêchant ainsi la duplication et facilitant le traitement efficace des arêtes.
Tables de hachage : les tables de hachage sont utilisées dans le contexte de représentations d'ensembles de graphiques, reliant chaque sommet à l'ensemble contenant ses sommets voisins.
Les sommets du graphique doivent être représentés par une classe ou une structure de données. Chaque objet sommet doit avoir une collection contenant ses sommets adjacents, et il doit également avoir un identifiant ou une étiquette.
Créez un espace de stockage vide pour contenir les sommets du graphique (comme un tableau, un vecteur ou une table de hachage).
Pour chaque sommet du graphique :
Crée un nouvel objet sommet avec l'ID ou l'étiquette spécifié pour chaque sommet du graphique.
Ajoutez les sommets adjacents à l'ensemble de contiguïté.
Ajoutez des arêtes entre les sommets en utilisant la technique suivante :
Collectez les objets sommets pour les sommets source et de destination.
Incluez le sommet cible dans l'ensemble de contiguïté du sommet source.
Mise en œuvre la technique de suppression des arêtes suivante :
Collecte les objets sommets pour les sommets source et cible.
Supprimez le sommet cible de l'ensemble de contiguïté du sommet source.
Implémentez d'autres techniques nécessaires aux opérations graphiques, telles que déterminer si une arête existe et obtenir les voisins d'un sommet.
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <unordered_set>
class Graph {
private:
std::unordered_map<int, std::unordered_set<int>> adjacencySets;
public:
void addEdge(int source, int destination) {
adjacencySets[source].insert(destination);
adjacencySets[destination].insert(source); // If the graph is undirected, add both edges
}
void removeEdge(int source, int destination) {
adjacencySets[source].erase(destination);
adjacencySets[destination].erase(source); // If the graph is undirected, remove both edges
}
void printNeighbors(int vertex) {
std::cout << "Neighbors of vertex " << vertex << ": ";
for (int neighbor : adjacencySets[vertex]) {
std::cout << neighbor << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
};
int main() {
Graph graph;
graph.addEdge(1, 2);
graph.addEdge(1, 3);
graph.addEdge(2, 3);
graph.addEdge(3, 4);
graph.addEdge(4, 5);
graph.printNeighbors(1);
graph.printNeighbors(3);
graph.removeEdge(2, 3);
graph.printNeighbors(1);
graph.printNeighbors(3);
return 0;
}
Neighbors of vertex 1: 3 2 Neighbors of vertex 3: 4 2 1 Neighbors of vertex 1: 3 2 Neighbors of vertex 3: 4 1
Chaque sommet de la représentation liée du graphique est représenté comme un nœud dans une liste chaînée. La structure du graphique est formée de ces nœuds, qui sont connectés les uns aux autres via des pointeurs ou des références et contiennent des données sur les sommets. Chaque nœud possède également une liste chaînée ou une autre structure de données dynamique qui stocke les sommets adjacents du bord. Cette approche représente efficacement des graphiques clairsemés avec différents niveaux de connectivité. Il prend en charge l'architecture graphique dynamique et permet l'ajout et la suppression simples d'arêtes. Cependant, elle peut nécessiter une charge de mémoire légèrement plus importante que les autres représentations. L’utilisation de représentations liées présente des avantages lorsque la flexibilité et l’efficacité de la mémoire sont des considérations primordiales.
Trouvez le nœud du graphique correspondant au sommet 1 dans l'arbre.
Si le nœud est introuvable, créez un nouveau nœud pour le sommet 1 et ajoutez-le au graphique.
Dans le graphique, trouvez le nœud correspondant au sommet 2.
Si le nœud est introuvable, créez un nouveau nœud pour le sommet2 et ajoutez-le au graphique.
Pour représenter une arête, ajoutez le sommet2 à la liste chaînée des nœuds correspondant au sommet1.
Dans le graphe non orienté, liez le sommet 1 à la liste chaînée du sommet 2.
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <list>
void AddEdge(std::unordered_map<int, std::list<int>>& graph, int vertex1, int vertex2) {
graph[vertex1].push_back(vertex2);
graph[vertex2].push_back(vertex1);
}
int main() {
std::unordered_map<int, std::list<int>> graph;
AddEdge(graph, 1, 2);
AddEdge(graph, 1, 3);
AddEdge(graph, 2, 3);
for (const auto& entry : graph) {
std::cout << "Vertex " << entry.first << " is connected to: ";
for (int neighbor : entry.second) {
std::cout << neighbor << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
return 0;
}
Vertex 3 is connected to: 1 2 Vertex 2 is connected to: 1 3 Vertex 1 is connected to: 2 3
Les graphiques sont utilisés pour simuler les connexions des utilisateurs sur les plateformes de médias sociaux, permettant d'étudier les interactions sociales et d'identifier les communautés.
Les graphiques sont très utiles pour l'optimisation des itinéraires, le calcul du chemin le plus court et la conception de réseaux de transport efficaces.
La topologie du réseau est représentée graphiquement, ce qui est très utile pour la conception, l'analyse et le dépannage du réseau.
Les diagrammes simulent les voies métaboliques, les interactions protéiques et les connexions génétiques pour faciliter l'étude des systèmes biologiques.
Les graphiques sont utilisés dans les moteurs de recommandation pour fournir des recommandations de produits, de films ou d'autres matériaux en fonction des préférences de l'utilisateur et des relations entre les éléments.
Ils rendent possibles des systèmes intelligents de recherche et de questions-réponses en structurant et en connectant les informations.
La détection des fraudes, l'évaluation des risques et l'optimisation du portefeuille utilisent toutes des graphiques.
Les techniques basées sur des graphiques sont utilisées pour des problèmes tels que la prédiction, la classification et le regroupement de liens.
Les diagrammes facilitent la compréhension des liens entre les appareils IoT et les flux de données, facilitant ainsi l'analyse dans les applications IoT.
Améliorer les connaissances médicales grâce à des graphiques qui soutiennent la recherche médicale sur les interactions médicamenteuses, la surveillance des patients et la modélisation des maladies.
Les graphiques fournissent une représentation visuelle simple et facile à comprendre des données, facilitant ainsi la compréhension des associations et des relations complexes.
Grâce aux graphiques, la reconnaissance des formes, l'analyse des tendances et la détection des anomalies peuvent être réalisées, améliorant ainsi les capacités de prise de décision et de résolution de problèmes.
Pour traiter et interpréter efficacement les données, les graphiques affichent diverses structures de données pour simuler avec précision des situations complexes du monde réel.
Lorsque vous travaillez avec des données connectées dans des bases de données, la topologie basée sur des graphiques rend possible la récupération et le parcours des données.
Les graphiques sont souvent utilisés dans l'analyse des réseaux sociaux pour comprendre les interactions sociales et identifier les nœuds ou les utilisateurs importants.
Les graphiques sont très utiles pour déterminer les itinéraires les plus rapides ou les plus efficaces en matière de transport et de logistique.
Le moteur de recommandation basé sur des graphiques fournit des recommandations de produits, de services ou d'informations en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs.
Les graphiques peuvent représenter des connaissances et des informations de manière hiérarchique, ce qui les rend très utiles dans les applications de l'intelligence artificielle et des réseaux sémantiques.
Utilisez des techniques d'apprentissage automatique basées sur des graphiques pour effectuer des tâches telles que le clustering, la classification et la prédiction de liens dans des données structurées.
Trouver la meilleure correspondance ou planifier efficacement le travail ne sont que deux exemples des nombreux défis que les algorithmes graphiques peuvent aider à résoudre.
Lorsqu'il s'agit d'énormes ensembles de données ou de la présence d'un grand nombre de nœuds et d'arêtes, les graphiques peuvent devenir ingérables et complexes. En raison de cette complexité, il peut être difficile d’analyser et de comprendre pleinement les données.
Le stockage d'un graphique peut consommer beaucoup de mémoire, en particulier pour les graphiques denses comportant de nombreux nœuds et arêtes. À mesure que les graphiques deviennent plus grands, l'utilisation de la mémoire peut devenir un problème.
Trouver le chemin le plus court dans un énorme graphique, par exemple, peut être une tâche longue et gourmande en calcul. Cela peut entraîner des problèmes de performances, notamment dans les applications en temps réel.
Les graphiques peuvent avoir différentes structures, certains nœuds ayant beaucoup plus de connexions que d'autres. En raison de cette inhomogénéité, il peut être difficile d’utiliser des techniques communes ou de tirer des conclusions utiles à partir des données.
Lorsque vous travaillez avec des graphiques de grande dimension, la visualisation de graphiques complexes peut être difficile et les données sous-jacentes peuvent ne pas être clairement représentées.
Des données manquantes ou incorrectes peuvent entraîner des incohérences dans les graphiques, affectant la qualité et la fiabilité de votre analyse.
Les diagrammes sont des outils flexibles et fréquemment utilisés dans diverses disciplines, telles que la biologie, les transports et les réseaux sociaux. Ce sont des outils utiles pour l’analyse des données car ils peuvent visualiser des relations complexes et trouver des modèles. Cependant, le traitement de grands ensembles de données peut devenir complexe et nécessiter davantage de mémoire. De plus, la création de graphiques nécessite du temps et des connaissances. Malgré ces défauts, les diagrammes restent un outil utile pour la résolution de problèmes et la prise de décision. En utilisant des représentations appropriées (telles que des représentations d'ensembles et de liens) et en mettant en œuvre des algorithmes efficaces, les diagrammes peuvent continuer à fournir des informations et un support utiles dans une variété d'applications dans plusieurs disciplines.
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