10720 - Graph Construction

本文介绍了一种利用Havel-Hakimi定理验证度数序列是否能构成简单图的方法,并提供了一段C++实现代码。通过此定理可以有效地判断给定的度数序列是否合法。

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

题意:

给你一个度数序列,让你判定该序列能否表示一个图


思路:

Havel_Hakimi定理


参考:

http://blog.youkuaiyun.com/shuangde800/article/details/7857246


代码:

#include<iostream>
using namespace std;

int n;
int arr[10000];




int cmp(const void * a, const void * b)
{
	if (*(int*)a >  *(int*)b) return -1;
	if (*(int*)a == *(int*)b) return 0;
	if (*(int*)a <  *(int*)b) return 1;
}

bool Havel_Hakimi() {
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		qsort(arr + i, n - i, sizeof(arr[0]), cmp);
		if (i + arr[i] >= n)return false;
		for (int j = i + 1; j <= i + arr[i]; ++j)
		{
			--arr[j];
			if (arr[j] < 0)return false;
		}

	}
	if (arr[n - 1] != 0)return false;
	return true;
}
int main() {
	//FILE*stream;
	//freopen_s(&stream, "C:\\Data\\10720.txt", "r", stdin);
	while (cin >> n&&n != 0)
	{
		for (int i = 0; i < n; i++)
			cin >> arr[i];
		if (Havel_Hakimi())
			cout << "Possible" << endl;
		else
			cout << "not possible" << endl;
	}

	return 0;
}



### 基于LLM的知识图谱构建框架 知识图谱是一种用于表示实体及其关系的数据结构,能够有效支持语义搜索、推荐系统以及自然语言处理中的多种应用。基于大型语言模型(LLM)的知识图谱构建通常涉及三个核心步骤:提取(Extract)、定义(Define)和规范化(Canonicalize)。以下是这些步骤的具体描述: #### 提取(Extract) 在这一阶段,主要目标是从非结构化数据源中识别并抽取潜在的实体和关系。这可以通过以下方法实现: - **命名实体识别 (NER)**:利用预训练的语言模型来检测文本中的实体提及[^1]。 - **关系抽取**:通过分析句子语法结构或依赖树,确定实体之间的关联性[^2]。 ```python import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_trf") def extract_entities(text): doc = nlp(text) entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents] return entities ``` 上述代码展示了如何使用SpaCy库加载一个强大的NLP管道来进行基本的实体提取操作[^3]。 #### 定义(Define) 此过程旨在为所提取到的信息赋予更精确的意义。具体而言,它包括以下几个方面的工作: - **类型分配**:将每个发现的对象映射至已知类别体系下的某个特定标签下[^4]。 - **属性填充**:收集关于个体实例的各种特征描述,并将其作为节点附加信息存储起来[^5]。 对于复杂场景可能还需要借助外部本体资源或者领域专家指导完成更加细致入微地分类界定工作。 #### 规范化(Canonicalize) 最后一步则是确保整个网络内部一致性良好无误。这意味着要解决同名异物问题以及其他形式上的歧义情况。常用技术手段有: - **聚类算法**:把相似但表述不同的条目合并成单一代表项[^6]。 - **消解策略**:采用全局唯一标识符UID等方式消除重复记录带来的干扰影响[^7]。 综上所述,在现代AI技术支持之下,我们可以高效自动化地建立起高质量的知识图表作品出来供后续深入挖掘研究之用。
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