一些奇怪的图

最新推荐文章于 2024-07-12 09:05:18 发布
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分类专栏： 图论 文章标签： 数据结构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Wu_while/article/details/120744995
版权
这篇博客深入探讨了数据结构的基础知识，包括普通树、二叉树的各类形态，如完全二叉树和满二叉树。进一步，文章涉及了图的概念，如菊花图、轮图以及无向基环树等，阐述了它们在网络和数据组织中的应用。同时，提到了二分图和完全二分图在解决特定问题中的作用，为读者提供了一个全面的数据结构概览。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

普通树：

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普通二叉树：

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完全二叉树：

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满二叉树：

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链：

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森林：

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环：

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菊花图：（逐渐诡异）

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轮图：

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无向基环树：

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基环外向树：

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基环内向树：

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基环森林：

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仙人掌：

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沙漠：

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二分图：

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完全二分图：

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爬取一些奇怪网站的图片（单进程）
weixin_43222209的博客
05-26 2519
学习爬虫的第不知道多少天了，今天用爬一些你懂得的网站，冗余代码太多，只用来相互交流 import requests from lxml import etree class Sprider(): """ 设置爬取，返回一个html传递给解析函数""" def __init__(self,url): self.url=url def sprider...
找规律+菊花图 - hdu6090
Exchan
08-12 2556
  Rikka with Graph     题意：有n个点，你可以选择连接m条边，两个连接的点距离为1，不连接的距离为n，求这个无向图的所有边权和的最小值。   数据范围： 0<=t<=10 1<=n<=10^6, 1<=m<=10^12   分析： 用m条边进行构图，可以构建菊花图，中间一个点，其他都是绕这个点围城圈的图，有最小边权和。...
图论
determinasc的博客
03-18 857
图论1.分类2.判断若它的邻接矩阵（**就是个表格**）以左对角线为轴，上下部分对称，则这个是无向图的邻接矩阵（因为如果a可以到b，那b也可到a）像这个a b距离默认为1，自己到自己为03.储存领接矩阵邻接表（**更高效**）· next 一般用-1（**方便调试**）vector前向星树 树的储存                父亲节点表示法 用father[x]表示节点的父亲，第一个（*...
图论2—最短路
go_bananas的博客
02-15 607
最短路 单元最短路 Dijkstra 原理：贪心 实现 先把所有的点到原点的距离设为无穷大. 再依次讨论离原点最近的点 讨论与这个点相连的边，更新最小值 注意 1.Dijkstra不能用于有负权的图 2.可以用小根堆维护Dis 3.时间复杂度O(NlnN)O(NlnN)O(NlnN) 代码实现： #include<stdio.h> #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define H 500005 #define LL
图论基础概念（详细讲解)
禁止抄袭！！！版权所有，抄袭者会举报（禁止转载）。
07-12 624
图的基础概念
树的整理
CH_Vaniteux的博客
02-18 1099
先列一个小母鹿吧 二叉树 基环树 虚树 圆方树 仙人掌 菊花图 prufer序列 首先是推荐博客 树形dp+树形结构总结 树的细节整理 + 子链接 然后就是竖旗子 ： 每天整理两个吧 今天是二叉树，基环树 Day 1 二叉树 参考博客1 参考博客2 定义 二叉树是结点的一个有限集合，该集合或者为空，或者是由一个根结点加上两棵分别称为左子树和右子树的、互不相交的二叉树组成。 性质 第i(i...
myalpine:一些奇怪的alpine.js克隆
03-06
"myalpine:一些奇怪的alpine.js克隆" 这个标题表明，这是一个关于Alpine.js的项目，而且是其某种形式的克隆或变体，可能具有独特的特性和功能。"奇怪的"一词暗示这个克隆版可能包含了非传统或者不常见的实现方式，...
txtwav一些奇怪的互联网文字动画
08-10
标题中的“txtwav一些奇怪的互联网文字动画”可能是指一种基于文本和音频的创意互动形式，其中“txt.wav”可能是项目或技术的名称。在互联网上，这种类型的动画通常利用编程语言来创建动态的文字效果，结合声音，...
碰上奇怪的bug，然后给我展示出来的一些好玩的代码
07-03
碰上奇怪的bug，然后给我展示出来的一些好玩的代码
一些奇怪技巧（二）
qq_42946961的博客
04-06 864
Python生成图片到visio的矢量图 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44003119/article/details/121043242 1.python 保存为svg svg的特点： 1、属于矢量图形，放大不会失真，在任何分辨率下都可以被高质量的打印。 2、使用XML格式定义图像。 3、svg与JPG和GIF图像比起来，尺寸更小，且可压缩性更强。 import matplotlib.pyplot as plt # 随意绘制一个样图 plt.plot([1,2,
暑假算法训练day1
qq_52765554的博客
06-24 390
题目大意： 给出 n(1≤n≤109)n(1\leq n \leq 10^9)n(1≤n≤109) 个点，m(0≤m≤109)m(0\leq m \leq 10^9)m(0≤m≤109))条边，一个整数k(0≤k≤109)k(0\leq k\leq 10^9)k(0≤k≤109)。 定义图的直径是任意两点的最短路径中最长的路径。 判断能否构成一个无向连通图，满足图的直径严格小于 k−1k - 1k−1， 并且不能连自环，重边。 思路：让所有的点尽量构成“菊花图”，这样图的直径将尽可能地小， 菊花图时，图的直
图论系列：图的表示
lpp0900320123的专栏
12-14 7496
一、图的表示 对于一个图（graph）G=（V，E）由顶点集V（vertex）和边集E（edges）组成。每一条边就是一个点对（u，w），其中u、w属于V。 1.邻接矩阵（adjacency matrix）     邻接矩阵本质上就是一个二维数组，例如对于每条边（u，w），可以表示为A[u][w]=1（边没有权值），否则A[u][w]=0（这条边不存在）。如果边有权值，可以令A[u]
[2019CSP-S Day1]提高组Day1题解（格雷码[模拟(k转二进制取反的做法带证明)] + 括号树[DP] + 树上的数（暴力+菊花图+单链））
11-21 1974
退役了好吧，差了别人一百多分，感觉没有希望了。。。
2021ICPC上海G Edge Groups(树上DP)
fdxgcw的博客
12-02 833
考虑一个菊花图:1号点为中心，其他n-1个点都与1号点直接相连。 计算两个边分成一组，有多少分组方法： 答案是1*3*5*7*…*n 证明过程 现在来考虑一个普通图: 假设A点是B点的父亲 B点有N个儿子(不包含父亲),假设全部都是叶子节点 1：如果N是偶数，那么将这些连接叶子节点的边两两分组，它有1 * 3*5*7 … * N (1-N中的奇数相乘)种分组方法 2：如果N是奇数,它同样有1 * 3 * 5 * … * N(1到N中的奇数相乘)种分组方法,而且必定会剩下一个边无法配对，所以这个剩下的边只好与
Dijkstra----图论最短路算法/Dijkstra堆/优先队列优化
weixin_43045799的博客
02-09 523
Dijkstra是图论最常用的最短路算法，floyed复杂度是O(n^3)，显然是超时的，Bellman-Ford也是超时问题，SPFA更不用说，已经死了 菊花图给你拿捏的死死的 所以万众瞩目的Dijkstra单源最短路径你怎么能不会呢，我也不会 先从未优化的dij开始讲起 大概的思路就是讲=将图上的点分为两类，一类是找到最短路的节点，一类是未找到最短路的节点(建议用一个bool数组就行，不同并查集) 那么讲讲准备，首先未优化的dij是通过；邻接矩阵存储的图，所以我们需要一个数组A[][]表示i和j直接连接
【BZOJ1086】【SCOI2005】王室联邦 树分块
辗转山河弋流歌
01-17 1469
题解：思想上是深搜+栈，每当栈中元素达到b个，就分成一个块。 然后最后会剩下部分，分到最后一个块中。 其实我认为开始的所有块都是b个啊，然后最后一个块是b+若干个，不会超过2b。 不是很理解2b~3b这个概念。 代码： #include #include #include #include #define N 1010 using namespace std; s
画出来生存时间分布直方图有点奇怪
最新发布
02-21
<think>好的，用户提到他们画出的生存时间分布直方图看起来有点奇怪，需要帮助分析原因。首先，我需要了解他们可能遇到的问题是什么。生存分析通常涉及时间到事件的数据，比如死亡、故障等，所以直方图可能显示生存时间的分布情况。 用户可能遇到的奇怪现象可能包括：直方图的形状异常，比如有多个峰值、分布过于偏斜、有异常的离群值，或者数据集中在某个区间导致图形不清晰。还可能是因为数据中存在截尾（censoring）的情况，这在生存分析中很常见，如果处理不当可能会影响直方图的显示。 接下来，我需要考虑可能的原因。首先，数据问题，比如数据中存在错误或异常值，这会导致分布出现不寻常的峰值或缺口。其次，分箱（bins）的选择不当，比如太多或太少的区间，导致图形过于尖锐或平滑。另外，数据本身的分布可能不是对称的，比如指数分布或韦布尔分布，用户可能不熟悉这些分布的形状，从而觉得奇怪。此外，截尾数据如果没有正确处理，可能会让直方图右端出现异常，比如很多数据点在某个点被截断。 解决方案方面，可能需要建议用户检查数据质量，处理异常值，调整分箱数量或方法，考虑数据是否右偏或符合特定分布，以及处理截尾数据的方法。此外，建议他们使用其他图形如Kaplan-Meier曲线或核密度估计来辅助分析，或者提供示例代码帮助他们调整图形参数。 可能还需要进一步询问用户，获取更多信息，比如他们使用的工具（Python的matplotlib、seaborn，或者R？），数据的摘要统计信息，是否有截尾，以及他们期望的分布形状是什么。但用户可能没有提供这些细节，所以回答需要覆盖各种可能性，并给出一般性的建议。 最后，确保回答清晰，分点列出可能的原因和解决方法，并保持语言简洁易懂，避免使用过多技术术语，但必要时解释概念如截尾数据。同时，保持友好的语气，鼓励用户提供更多信息以便更准确的帮助。</think>当生存时间分布的直方图看起来“奇怪”时，可能是由以下几个常见原因导致的。以下是一些可能的问题及解决方法： --- ### 1. **数据分布本身特殊** - **右偏/长尾分布**：生存时间数据通常呈现右偏（如指数分布、韦布尔分布），大量数据集中在左侧（早期事件），右侧有长尾（少数个体存活极久）。 - **多峰分布**：数据可能来自不同亚组（如不同治疗方案、患者分型），导致直方图出现多个峰值。 - **解决方法**： - 尝试核密度估计（KDE）图补充观察。 - 检查数据是否分层（分组分析）。 --- ### 2. **分箱（Bins）设置不当** - **分箱过多或过少**：过多的分箱会导致图形碎片化，过少则会掩盖细节。 - **解决方法**： - 调整分箱数量（如使用 `Freedman-Diaconis` 规则或 `Sturges' formula`）。 - 尝试动态分箱或概率分布拟合。 --- ### 3. **截尾（Censoring）数据影响** - 生存分析中常见**右截尾**（部分个体在观察期结束时仍未发生事件）。直接绘制原始数据直方图会低估长尾部分。 - **解决方法**： - 使用 Kaplan-Meier 曲线或累积风险函数代替直方图。 - 对截尾数据标注（如用不同颜色标记截尾点）。 --- ### 4. **异常值或数据错误** - 极端值（如生存时间超过合理范围）会导致直方图被压缩。 - **解决方法**： - 检查数据范围（`df.describe()` 或 `summary()`）。 - 使用箱线图识别异常值，再决定是否剔除或转换数据。 --- ### 5. **样本量不足** - 小样本数据可能导致直方图波动大、不光滑。 - **解决方法**： - 增加平滑处理（如 KDE 图）。 - 合并分箱或累积分布图。 --- ### 建议的代码调整（Python示例） ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from lifelines import KaplanMeierFitter # 直方图 + KDE sns.histplot(data=df, x="生存时间", kde=True, bins='auto') plt.title("生存时间分布（含KDE平滑）") plt.show() # Kaplan-Meier 曲线（处理截尾） kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df["生存时间"], event_observed=df["事件发生"]) kmf.plot_survival_function() plt.title("Kaplan-Meier生存曲线") plt.show() ``` --- ### 需要进一步检查的问题： - 你的数据是否包含截尾？截尾比例是多少？ - 直方图的“奇怪”具体指什么（如双峰、断崖式下降、极端离群值）？ - 是否已排除数据录入错误（如时间单位不一致）？ 如果有更多细节（如图片或数据统计摘要），可以更精准定位问题！
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