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카단 드라 백엔드를 사용하여 타이탄의 그래프 데이터베이스를 쿼리하는 것과 관련된 빠른 질문. 분할 문제 아래로는 가장 단순한 형태의에, 나는 이런 식으로 뭔가가는 관계가 있다고 : 노드 1 ----------> 노드 2를 데이터를로드, e.setProperty ("name", value) 명령을 사용하여 각 가장자리에 여러 속성을 할당했습니다. proper

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아주 기본적인 Java Edge Detector를 만드는 방법

내 컴퓨터 과학 선생님이 두 번째 Java 할당을 위해이 문제를 배포했습니다. Java에 대한 기본 지식이 있지만 가장자리 감지기를 만드는 방법을 모릅니다. "이미지 파일을 읽고 이미지의 가장자리를 감지하고 가장자리의 일부 픽셀이 검은 색, 다른 픽셀이 흰색 인 이미지를 출력하는 프로그램을 작성하십시오. 픽셀이 부분인지 (x, y-1) - abs (im (

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아래 그림과 같이 UIScrollView UIPangestureRecognizer 화면의 위쪽 가장자리에있는 데드 존

UIPanGestureRecognizer는 화면 위쪽의 "데드 존"내부에서 드래그가 시작되면 이동하지 않습니다. 이는 알림 센터에서 발생했을 가능성이 큽니다. 는 touchesMoved : withEvent : 방법은 그러나 전화를받을 않기 때문에,이 지역에서 인정 팬 제스처를 얻을 수있는 방법이 있어야한다. 누구도이 문제를 겪었습니까? 아직 해결 방법이

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노드 (정점)가 그래프에서 이웃에 대해 알고 있어야합니까?

다트에 그래프를 구현하려고합니다. 노드 (버텍스), 에지 및 그래프 클래스를 만드는 방법을 생각했습니다. 주요 아이디어는 그래프에 노드 목록과 가장자리 목록이 있다는 것입니다. 나중에 그래프에서 일부 검색 알고리즘을 구현할 것입니다. 각 노드가 이웃 노드 (후속 노드를 정확하게 알 수 있도록 각 노드 (이웃 목록))에 이웃 목록을 추가하는 것도 생각합니다.

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깊이 첫 번째 검색을 사용하여 인접 꼭지점 만 가져 오기

깊이 우선 검색을 사용하여 인접 꼭지점을 얻는 방법? 우선 그래프를 검색하기 위해 깊이 우선 검색 알고리즘을 사용하고 있습니다. 문제는 내 시작점의 이웃 노드 만 반환하려는 것입니다. 대신에 막 다른 곳에 도달 할 때까지 계속 수행합니다. 그래서 vertex (A, B, C, D)가 있다고 가정합시다 그리고 가장자리 ((A -> B), (A -> C), (

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값이있는 모서리가있는 트리 데이터 구조

나는 버스 정류장과 버스 정류장 사이의 거리 그래프를 가지고 있습니다. 그래프 : AB5, BC4, CD8, DC8, DE6, AD5, CE2, EB3, AE7 AB5 : 등 간격 (5) 정지 B 정지 이 그래프를 지원할 수있는 데이터 구조 또는 객체 디자인을 제안 할 수 있습니까? 이에 필자는 : 노드 -이 경우에는 버스 정류장 - 하나 개 이상의 경로를

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d3 그래프의 가장자리에 이미지를 추가하는 방법은 무엇입니까?

힘 지향 그래프 (http://bl.ocks.org/mbostock/950642)를 고려하십시오. 는 여기에서 우리는 링크를 추가 : var link = svg.selectAll(".link") .data(json.links) .enter().append("line") .attr("class", "link"); 질문입니다

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R에 연결된 데이터/edgelist 만드는 방법

목록 데이터 "lt"은 아래에 있습니다. 내가 R에 나는이 결과를 얻을하는 방법을 모르겠어요 var1 var2 1 f24j mirror 2 f24j heliostat 3 f24j reflect 4 f24j photo 5 f24j solar 6 f24j sun 7 mirror heliostat 8 mirror reflect 9 m

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node.js 용 에지 모듈 버전 v0.11.09

노드 웹킷과 함께 에지 모듈을 사용하려고합니다. 첫 번째 예제 중 하나를 사용하고 있지만 다음 오류가 발생합니다. Uncaught Error: The edge module has not been pre-compiled for node.js version v0.11.9. You must build a custom version of edge.node. Ple

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그래프에서 가장 큰 영역을 m보다 덜 찾습니다.

주어진 알고리즘을 찾으려고합니다. 각 에지에 대해 양의 비용을 갖는 방향성 그래프, 총 비용보다 적은 수의 노드로 연결될 수있는 최대 노드 수 m . 이미 시작 노드가 주어진 노드의 최대 수를 찾기 위해 쉽게 채택 할 수있는 Prim의 알고리즘 (Nlog (N) 순서)의 버전을 이미 구현했습니다. 그러나이 노드가 최적의 솔루션에 포함되지 않는 상황에서 문제