数据结构C语言给定有向图对应的矩阵(方阵),计算随机游走概率(Randomwalk with restart)( in_matrix.txt );

时间: 2023-11-28 11:47:55 浏览: 28
随机游走概率(Randomwalk with restart)是指从一个节点出发,以一定的概率随机移动到与该节点相邻的节点,并在一定的概率下返回原始节点,不断重复这个过程直到收敛。这个过程可以用矩阵乘法进行计算。 首先,我们需要读取给定的方阵数据。假设方阵大小为 N*N,可以使用以下代码: ```c #include <stdio.h> #define N 10 int main() { int matrix[N][N]; FILE *fp; fp = fopen("in_matrix.txt", "r"); for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { fscanf(fp, "%d", &matrix[i][j]); } } fclose(fp); return 0; } ``` 接下来,我们需要定义随机游走概率的计算公式。假设初始时所有节点的概率分布相等,即 P0 = [1/N, 1/N, ..., 1/N],则在 t 步后,概率分布为 Pt = α * M * Pt-1 + (1-α) * P0,其中 M 是给定的方阵,α 是阻尼因子(一般取 0.85),Pt 和 P0 都是 N*1 的列向量。 ```c #include <stdio.h> #define N 10 #define ALPHA 0.85 #define EPSILON 0.00001 void matrix_multiply(double *result, double *matrix_a, double *matrix_b, int size) { double temp[size][size]; for (int i = 0; i < size; i++) { for (int j = 0; j < size; j++) { temp[i][j] = 0; for (int k = 0; k < size; k++) { temp[i][j] += matrix_a[i*size+k] * matrix_b[k*size+j]; } } } for (int i = 0; i < size; i++) { for (int j = 0; j < size; j++) { result[i*size+j] = temp[i][j]; } } } void random_walk(double *result, int *matrix, int size) { double p[size], p0[size]; for (int i = 0; i < size; i++) { p0[i] = 1.0 / size; p[i] = p0[i]; } double m[size*size]; for (int i = 0; i < size; i++) { for (int j = 0; j < size; j++) { m[i*size+j] = (double) matrix[i*size+j] / size; } } double temp[size]; while (1) { matrix_multiply(temp, m, p, size); for (int i = 0; i < size; i++) { result[i] = ALPHA * temp[i] + (1 - ALPHA) * p0[i]; } double norm = 0; for (int i = 0; i < size; i++) { norm += (result[i] - p[i]) * (result[i] - p[i]); p[i] = result[i]; } if (norm < EPSILON) { break; } } } int main() { int matrix[N][N]; FILE *fp; fp = fopen("in_matrix.txt", "r"); for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { fscanf(fp, "%d", &matrix[i][j]); } } fclose(fp); double result[N]; random_walk(result, (int *) matrix, N); printf("随机游走概率分布:\n"); for (int i = 0; i < N; i++) { printf("%.4f ", result[i]); } printf("\n"); return 0; } ``` 这里我们定义了一个矩阵乘法函数 matrix_multiply 和一个随机游走函数 random_walk,其中矩阵乘法函数采用经典的三重循环实现,而随机游走函数则使用了迭代法,直到概率分布收敛。在实现过程中,需要注意使用 double 类型存储概率分布,避免精度误差。最后,我们输出计算得到的随机游走概率分布。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python之matplotlib.pyplot迭代累积绘制曲线问题及解决办法

问题来源:python之随机漫步模拟 解决方法:在绘图命令前加pyplot.cla()清除上一个坐标轴或者pyplot.close()直接关闭上一个图表重新制图 更改后: from random import choice as choice import matplotlib.pyplot as...
recommend-type

setuptools-0.6b3-py2.4.egg

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

Java项目之jspm充电桩综合管理系统(源码 + 说明文档)

Java项目之jspm充电桩综合管理系统(源码 + 说明文档) 2 系统开发环境 4 2.1 Java技术 4 2.2 JSP技术 4 2.3 B/S模式 4 2.4 MyEclipse环境配置 5 2.5 MySQL环境配置 5 2.6 SSM框架 6 3 系统分析 7 3.1 系统可行性分析 7 3.1.1 经济可行性 7 3.1.2 技术可行性 7 3.1.3 运行可行性 7 3.2 系统现状分析 7 3.3 功能需求分析 8 3.4 系统设计规则与运行环境 9 3.5系统流程分析 9 3.5.1操作流程 9 3.5.2添加信息流程 10 3.5.3删除信息流程 11 4 系统设计 12 4.1 系统设计主要功能 12 4.2 数据库设计 13 4.2.1 数据库设计规范 13 4.2.2 E-R图 13 4.2.3 数据表 14 5 系统实现 24 5.1系统功能模块 24 5.2后台功能模块 26 5.2.1管理员功能 26 5.2.2用户功能 30 6 系统测试 32 6.1 功能测试 32 6.2 可用性测试 32 6.3 维护测试 33 6.4 性能测试 33
recommend-type

基于JSP药品进货销售库存管理系统源码.zip

这个是一个JSP药品进货销售库存管理系统,管理员角色包含以下功能:管理员登录,进货管理,销售管理,库存管理,员工管理,客户管理,供应商管理,修改密码等功能。 本项目实现的最终作用是基于JSP药品进货销售库存管理系统 分为1个角色 第1个角色为管理员角色,实现了如下功能: - 供应商管理 - 修改密码 - 员工管理 - 客户管理 - 库存管理 - 管理员登录 - 进货管理 - 销售管理
recommend-type

基于JSP商品销售管理系统源码.zip

这个是一个JSP商品销售管理系统,管理员角色包含以下功能:管理员登录,管理员首页,用户管理,供应商管理,商品管理,入库管理,出库管理,系统公告管理,管理员信息修改等功能。用户角色包含以下功能:用户注册,用户登录,供应商管理,商品管理,入库管理,出库管理,系统公告查看,个人信息修改等功能。 本项目实现的最终作用是基于JSP商品销售管理系统 分为2个角色 第1个角色为管理员角色,实现了如下功能: - 供应商管理 - 入库管理 - 出库管理 - 商品管理 - 用户管理 - 管理员信息修改 - 管理员登录 - 管理员首页 - 系统公告管理 第2个角色为用户角色,实现了如下功能: - 个人信息修改 - 供应商管理 - 入库管理 - 出库管理 - 商品管理 - 用户注册 - 用户登录 - 系统公告查看
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。