4、图算法与DeepWalk技术解析

图算法与DeepWalk技术解析

1. 深度优先搜索(DFS)算法

深度优先搜索(DFS)是一种递归算法,它从根节点开始,沿着每个分支尽可能深入地探索,直到回溯。具体来说,它会选择一个节点,探索其所有未访问的邻居节点,访问第一个未被探索的邻居,只有当所有邻居都被访问后才会回溯。这个过程会一直持续,直到所有节点都被探索完毕。

以下是使用Python实现DFS的步骤:
1. 初始化一个空列表 visited

visited = []
  1. 定义一个名为 dfs() 的函数,它接受 visited graph node 作为参数:
def dfs(visited, graph, node):
  1. 如果当前节点不在 visited 列表中,将其添加到列表中:
    if node not in visited:
        visited.append(node)
  1. 遍历当前节点的每个邻居,递归调用 dfs()
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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