MATCH path = (n)-[*6]-(A) WHERE id(A) = A_ID WITH nodes(path) AS nodes UNWIND nodes AS p OPTIONAL MATCH (p)-[:REL_R1]->(x) RETURN p, x.age 优化这段代码,将[*6]的关系限制为R1,R2,R3,R4内

时间: 2024-02-22 13:59:05 浏览: 30
好的,根据您的要求,我为您优化了代码。优化后的代码如下: ``` MATCH path = (n)-[:REL_R1|REL_R2|REL_R3|REL_R4*6]-(A) WHERE id(A) = A_ID WITH nodes(path) AS nodes UNWIND nodes AS p OPTIONAL MATCH (p)-[:REL_R1]->(x) RETURN p, x.age ``` 在原来的代码的基础上,我们将[*6]替换为了[:REL_R1|REL_R2|REL_R3|REL_R4*6],这样就只会匹配R1、R2、R3、R4这四种关系类型的路径,而不是所有长度为6的路径。这样可以提高代码的效率和准确性。
相关问题

MATCH path = (n)-[*6]-(A) WHERE id(A) = A_ID UNWIND nodes(path) AS nodes(p) RETURN nodes(p)MATCH (p)-[:REL_R1]->(x) WHERE id(p) = $p_id RETURN x.age优化这段代码,用不需要传递参数的方法,直接将nodes(p) 的每一个节点遍历他的rel_r1关系

可以将两个查询语句合并成一个,如下所示: ``` MATCH path = (n)-[*6]-(A) WHERE id(A) = A_ID WITH nodes(path) AS nodes UNWIND nodes AS p OPTIONAL MATCH (p)-[:REL_R1]->(x) RETURN p, x.age ``` 这个查询语句首先匹配满足条件的路径,并将路径上的所有节点存储在 `nodes` 变量中。然后,使用 `UNWIND` 展开 `nodes` 变量,得到每个节点,并进行遍历,最后使用 `OPTIONAL MATCH` 匹配 `rel_r1` 关系,返回每个节点的 `age` 属性和关联节点的 `age` 属性。这样可以避免多次查询,提高查询效率。

deepspeed --num_gpus= --deepspeed

在你提供的引用中,没有找到关于"deepspeed --num_gpus="的内容。请提供更多的信息,以便我可以回答你的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [DeepSpeed-Chat:最强ChatGPT训练框架,一键完成RLHF训练!](https://blog.csdn.net/yanqianglifei/article/details/130141730)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【异常错误】deepspeed:Cannot specify num_nodes/gpus with include/exclude(deepspeed配置GPU id)](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/131991291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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