图的一些表示方式邻居和度的介绍

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图的一些表示方式邻居和度的介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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前言

由于最近需要学一学图神经网络,最终目标是需要用到R-GAT,但是总是不能一蹴而就的,拷下代码能跑应该不难,但是如果能够理解代码,修改代码,可能还是需要懂对应的模型理论知识。那还是先从图的表示开始吧…
下面的图是b站视频里截的,因为确实看图一目了然了
https://www.bilibili.com/video/BV1U44y1K7yP?p=2&vd_source=f57738ab6bbbbd5fe07aae2e1fa1280f

图的表示

邻接矩阵法

邻接矩阵是一种基础的图表示方式。假设一个图的节点数量为N,则生成一个N*N的矩阵。矩阵中的值为对应位置节点与节点之间的关系一般用A表示。

若节点i与节点j右边链接,则邻接矩阵的对应位置赋值1即可

无向图(边没有方向,即不区分1->2和2->1):

有向图:

有权有向图:
矩阵中的值用权重来表示即可

邻接列表法

邻接列表对于稀疏大图十分友好

有向无权图:

有向有权图:

边集法

头尾节点的元组来表示一组边

有向图:

无向图:

有向有权图:

邻居和度

节点的邻居指的是与该节点再同一边另一端的节点。
节点的度指的是该节点邻居的数量

无向图:

有向图:

有向图的邻居分为前继邻居和后继邻居,度又可分为入度和出度。
前继邻居:目标节点作为尾节点时与它相连的头节点。
后继邻居:目标节点作为头节点时,与它相连的尾节点。
入读:前继邻居的数量
出度:后继邻居的数量

以上是关于图的一些表示方式邻居和度的介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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