数据结构 - 无向图

时间: 2023-10-04 13:06:05 浏览: 69
无向图是一种图的数据结构,它是由一组顶点和边组成的图,其中任意两个顶点之间的边都是无向边,即没有方向的边。在无向图中,每个顶点的度指的是与之相连的边的数量,这个度可以理解为顶点的连接程度。 无向图可以通过ADT Graph DATA来进行定义和操作。其中,InitGraph函数用于初始化一个空的图,DestoryGraph函数用于销毁图并释放其占用的存储空间,GetVex函数用于查找顶点V的数据信息,putVex函数用于查找顶点V并将value的值赋给顶点V,InsertVex函数用于在图中插入一个顶点。 综上所述,无向图是一种数据结构,它由一组顶点和无向边组成,用于表示顶点之间的连接关系,顶点的度表示与之相连的边的数量。在无向图中,可以使用ADT Graph DATA来定义和操作图的相关函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数据结构-无向图](https://blog.csdn.net/kongduxue/article/details/81432270)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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