CUPRINS
Pagina 1 din 4
Codul atașat este o realizare a algoritmului de izomorfism grafic. Acest algoritm este disponibil în biblioteca de comparare grafic VF. și există și alte programe care formează shell-ul pentru a apela această bibliotecă. la primmeru, de la Python. Același lucru se poate face pentru C #, dar acest cod implementează algoritmul numai în C #, ocolind toate bibliotecile C ++ dintr-o varietate de motive. În primul rând, oferă un algoritm care este complet controlat de mediul înconjurător. În al doilea rând, am realizat că codul original C ++ nu a fost atât de eficient și bine scris pentru a vorbi despre el. În al treilea rând, biblioteca VF a fost creată pentru a efectua comparații între diferite algoritmi, astfel încât să puteți obține toți acești algoritmi în bloc dacă folosiți biblioteca.
Informații generale
Două grafice servesc ca intrări în problema izomorfismului grafic, iar valoarea returnată este "Adevăr" sau "Fals", unde rezultatul "Adevăr" înseamnă că un grafic repetă celălalt. Algoritmul VF verifică, de asemenea, dacă subgraful este izomorf, unde există un subgraf al primului grafic care este izomorf cu al doilea grafic. De asemenea, permite suprapunerea după ce meciul a fost primit. Există, de asemenea, posibilitatea de a verifica contextul în care nodurile pot avea atribute, iar aceste atribute pot fi verificate în funcție de atributele corespunzătoare ale nodului izomorf și meciul poate fi respins pe baza rezultatelor acestor teste. Pur și simplu pus. Acest lucru vă permite să utilizați noduri de culoare și să aprobați compararea doar a nodurilor de o singură culoare de diferite grafice comparate.
Algoritmul VF construiește în mod inerent un izomorfism de un meci la un moment dat și efectuează o căutare educată cu returnarea elementelor potrivite. Pentru a aproba adăugarea la meciul găsit, există diferite criterii pentru a determina această posibilitate. Unele dintre ele doar îmbunătățesc performanța, dar cel mai important criteriu este acela că numai coincidența adăugată conține un izomorfism al grupului obținut până în acest moment. Astfel, devine imediat clar că dacă ați procesat toate nodurile din al doilea grafic, ați găsit izomorfismul dorit.
Vom folosi o listă sortată pentru unele seturi interne de noduri, ceea ce înseamnă că vom fi mai aproape de obținerea potrivirii corecte. Acest lucru ne va da, de asemenea, o finalizare mai rapidă a algoritmului.
• Descărcați proiectul de demonstrație - 5.26 Kb • Descărcați sursa - 12.2 Kb Introducere Este demn de remarcat faptul că metoda prezentată poate fi extinsă pentru a acomoda opțiunile cu mai multe bariere permanente. După ce am studiat un exemplu simplu, să trecem la opțiuni mai complexe, cu opțiuni variabile în funcție de timp.
• Descărcați sursa - 251 Kb • Descărcați proiect demonstrativ - 181 KB Introducere Istoria rețelelor neuronale începe în anii 1950. când a fost prezentată arhitectura celor mai simple rețele neuronale. După prima lucrare în domeniu, ideea de rețele neuronale a devenit foarte populară. Dar apoi zona.
Trimiteți-le prietenilor: