spark graphx中图查询：numVertices(),numEdges(),degrees(),vertices(),edges()的方法代码

时间: 2023-11-20 15:05:59 浏览: 177
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sparkgraphx图计算

在 Spark GraphX 中，`Graph` 类提供了以下几个常用的图查询方法： 1. `numVertices()`：获取图中顶点的数量。 ```scala val graph: Graph[Int, Double] = ... val numVertices = graph.numVertices ``` 2. `numEdges()`：获取图中边的数量。 ```scala val graph: Graph[Int, Double] = ... val numEdges = graph.numEdges ``` 3. `degrees()`：获取图中所有顶点的度数。 ```scala val graph: Graph[Int, Double] = ... val degrees = graph.degrees.collect() ``` 4. `vertices()`：获取图中所有顶点的属性。 ```scala val graph: Graph[Int, Double] = ... val vertices = graph.vertices.collect() ``` 5. `edges()`：获取图中所有边的属性。 ```scala val graph: Graph[Int, Double] = ... val edges = graph.edges.collect() ``` 以上是常用的几个图查询方法的示例代码。你可以根据自己的需求来选择合适的方法。
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spark graphx中：numVertices(),numEdges(),degrees(),vertices(),edges()图查询方法的演示代码

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根据给定图的定义绘制无向图，边添加权值信息，图定义class Graph: def init(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertices: return self.vertices[n] else: return None def contains(self, n): return n in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) def getVertices(self): return list(self.vertices.keys()) def iter(self): return iter(self.vertices.values()) def str(self): s = "" for v in self: s += f"[{v.id},{v.dist},{v.pred.id if v.pred else None}] " return s def asum(self): # 图路径总和 asumv = 0 for i in self: asumv += i.dist al = f"[村村通道路最短总路径,{asumv}]" return al给出包含画图代码

以下是用 NetworkX 库绘制无向图的示例代码： python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个空的无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node(1) G.add_node(2) G.add_node(3) G...

class Graph: def __init__(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 # 初始图 顶点0 def addVertex(self, key): # add顶点 self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex # 顶点对应属性 return newVertex def getVertex(self, key): if key in self.vertices: return self.vertices[key] else: return None def __contains__(self, key): # check判断是否存在 return key in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost): # 添加边 if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) # 顶点未在图的顶点集先加入 if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) # 添加邻接点 def addNeighbor(self, nbr, weight): # 加上可至顶点，路径权重 self.connectedTo[nbr] = weight上述代码如何给Graph添加边

可以使用Graph类中的addEdge方法来添加边。该方法接受两个顶点的键以及边的权重作为参数，会在图中添加这两个顶点，并在第一个顶点的邻接点列表中添加指向第二个顶点的邻接点以及对应的权重。例如，如果要添加从顶点...

按照如下定义给G=Graph()添加边举例子class Graph: def __init__(self): self.vertices = {} self.numVertices = 0 # 初始图 顶点0 def addVertex(self, key): # add顶点 self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertices[key] = newVertex # 顶点对应属性 return newVertex def getVertex(self, key): if key in self.vertices: return self.vertices[key] else: return None def __contains__(self, key): # check判断是否存在 return key in self.vertices def addEdge(self, f, t, cost): # 添加边 if f not in self.vertices: nv = self.addVertex(f) # 顶点未在图的顶点集先加入 if t not in self.vertices: nv = self.addVertex(t) self.vertices[f].addNeighbor(self.vertices[t], cost) # 添加邻接点

好的，假设我们要给这个图添加一条从顶点0到顶点1的边，边权为2，代码如下： G = Graph() G.addVertex(0) G.addVertex(1) G.addEdge(0, 1, 2) 这样就在图中添加了一条从顶点0到顶点1的边，边权为2。

typedef struct { int numVertices; int numEdges; int** adjacencyMatrix;} Graph;Graph myGraph; // 创建一个Graph类型的变量myGraph

这段代码定义了一个结构体类型 Graph，其中包含了有关图的信息，包括节点数 numVertices、边数 numEdges 和邻接矩阵 adjacencyMatrix。邻接矩阵是一个二维数组，用于记录图中每个节点之间的连接关系。 接下来，创建...

from pythonds.graphs import PriorityQueue import sys class Vertex: def __init__(self, key): self.id = key self.connectedTo = {} self.dis = sys.maxsize self.pred = None def addNeighbor(self, nbr, weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def setDistance(self, distance): self.dis = distance def getDistance(self): return self.dis def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getWeight(self, nbr): return self.connectedTo[nbr] def setPred(self, p): self.pred = p class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self, n): return n in self.vertList def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def dijkstra(aGraph, start): pq = PriorityQueue() start.setDistance(0) pq.buildHeap([(v.getDistance(), v) for v in aGraph]) while not pq.isEmpty(): currentVert = pq.delMin() for nextVert in currentVert.getConnections(): newDist = currentVert.getDistance() + currentVert.getWeight(nextVert) if newDist < nextVert.getDistance(): nextVert.setDistance(newDist) nextVert.setPred(currentVert) pq.decreaseKey(nextVert, newDist) aGraph = Graph() aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('1', '3', 1) aGraph.addEdge('1', '4', 5) aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '4', 3) aGraph.addEdge('2', '4', 3) aGraph.addEdge('3', '5', 1) aGraph.addEdge('5', '4', 1) aGraph.addEdge('5', '6', 1) aGraph.addEdge('4', '6', 5) n = input("请输入初始结点：") start = aGraph.getVertex(n) while True: operation = input("1.查询结点 2.退出程序") if operation == "1": m = input("请输入结点，查询该结点距离初始结点的最近的距离：") node = aGraph.getVertex(m) dijkstra(aGraph, start) print(node.getDistance()) elif operation == "2": break 分析代码

代码中定义了 Vertex 和 Graph 两个类，Vertex 表示图中的一个顶点，Graph 表示整个图。在 Graph 类中，包含了添加顶点、添加边、获取顶点等基本操作。在 dijkstra 函数中，使用优先队列（PriorityQueue）来实现 ...

from pythonds.basic import Queue class Vertex: def __init__(self,key): self.id = key self.connectedTo = {} def addNeighbor(self,nbr,weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def __str__(self): return str(self.id) + ' connectedTo: ' + str([x.id for x in self.connectedTo]) def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getId(self): return self.id def getWeight(self,nbr): return self.connectedTo[nbr] class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self,key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self,n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self,n): return n in self.vertList def addEdge(self,f,t,cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def bfs(g,start): start.setDistance(0) start.setPred(None) vertQueue=Queue() vertQueue.enqueue(start) while (vertQueue.size()>0): currentVert=vertQueue.dequeue() for nbr in currentVert.getConnections(): if (nbr.getColor()=='White'): nbr.setColor('gray') nbr.setDistance(currentVert.getDistance()+1) nbr.setPred(currentVert) vertQueue.enqueue(nbr) currentVert.setColor('black') List=["""1:A,2:B,3:C,4:D,5:E,6:F"""] g=Graph() for i in range(6): g.addVertex(i) g.addEdge(1,2,7) g.addEdge(2,1,2) g.addEdge(1,3,5) g.addEdge(1,6,1) g.addEdge(2,4,7) g.addEdge(2,5,3) g.addEdge(3,2,2) g.addEdge(3,6,8) g.addEdge(4,1,1) g.addEdge(4,5,2) g.addEdge(4,6,4) g.addEdge(5,1,6) g.addEdge(5,4,5) g.addEdge(6,2,1) g.addEdge(6,5,8) bfs(g,)优化这段代码

首先，这段代码中的bfs函数调用需要传入两个参数，一个是图g，一个是起始顶点start。因此，需要在函数调用时传入起始顶点参数。 其次，在bfs函数中，setDistance、setColor、setPred等方法的实现是未知的，需要在...

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本实验要求用C语言设计江西服装学院的校园平面图，包含不少于8个景点，将这些景点及其路径长度信息保存在文件graph.txt中。下面按照实验要求进行详细讲解。 1. 从文件graph.txt中读取相应数据, 创建一个图，使用...

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#define _USE_MATH_DEFINES #include <cstdlib> #include <cmath> #include <iostream> #include <GL/glew.h> #include <GL/freeglut.h> // Globals. static float R = 40.0; // Radius of circle. static float X = 50.0; // X-coordinate of center of circle. static float Y = 50.0; // Y-coordinate of center of circle. static const int numVertices = 50; // Number of vertices on circle. static int verticesColors[6 * numVertices]; void generateVertices() { float t = 0; // Angle parameter. for (int i = 0; i < 6 * numVertices; i += 6) { verticesColors[i] = X + R * cos(t); //x verticesColors[i] = Y + R * sin(t); //y verticesColors[i] = 0.0; //z verticesColors[i] = 1.0; //r verticesColors[i] = 0.0; //g verticesColors[i] = 0.0; //b t += 2 * M_PI / numVertices; //angle } } // Drawing routine. void drawScene(void) { glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT); glColor3f(1, 0, 0); glLineWidth(5); glDrawArrays(GL_POLYGON, 0, numVertices); glFlush(); } // Initialization routine. void setup(void) { glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0); glEnableClientState(GL_VERTEX_ARRAY); glEnableClientState(GL_COLOR_ARRAY); glColorPointer(3, GL_FLOAT, 6 * sizeof(float), &verticesColors[0]); glVertexPointer(3, GL_FLOAT, 6 * sizeof(float), &verticesColors[3]); } // OpenGL window reshape routine. void resize(int w, int h) { glViewport(0, 0, w, h); glMatrixMode(GL_PROJECTION); glLoadIdentity(); glOrtho(0.0, 100.0, 0.0, 100.0, -1.0, 1.0); glMatrixMode(GL_MODELVIEW); glLoadIdentity(); } // Keyboard input processing routine. void keyInput(unsigned char key, int x, int y) { switch (key) { case 27: exit(0); break; default: break; } } // Main routine. int main(int argc, char** argv) { generateVertices(); glutInit(&argc, argv); glutInitContextVersion(4, 3); glutInitContextProfile(GLUT_COMPATIBILITY_PROFILE); glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE | GLUT_RGBA); glutInitWindowSize(500, 500); glutInitWindowPosition(100, 100); glutCreateWindow("circle.cpp"); glutDisplayFunc(drawScene); glutReshapeFunc(resize); glutKeyboardFunc(keyInput); glewExperimental = GL_TRUE; glewInit(); setup(); glutMainLoop(); }

这段代码使用OpenGL绘制了一个圆形，并且使用了glew库进行了初始化。实现了键盘输入的处理和窗口大小变化的处理。其中，generateVertices()函数用于生成圆形的顶点。在drawScene()函数中使用glDrawArrays()函数进行...

请写出类似下面的程序，做到顺时针旋转图形，void rotate() { GLfloat tempX, tempY; for (int i = 0; i < 4; i++) { tempX = vertices[i][0] * cos(theta) - vertices[i][1] * sin(theta); tempY = vertices[i][0] * sin(theta) + vertices[i][1] * cos(theta); vertices[i][0] = tempX; vertices[i][1] = tempY; } glutPostRedisplay(); }

tempX = vertices[i].x * cos(theta) - vertices[i].y * sin(theta); tempY = vertices[i].x * sin(theta) + vertices[i].y * cos(theta); tempZ = vertices[i].z; vertices[i].x = tempX; vertices[i].y = ...

sparkgraphx

以下是一个使用Spark GraphX构建图和计算单元最短路径的示例代码： import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators // 创建一个带有边属性的图，边属性表示距离 val ...
gz

spark的代码

这个就是spark以及kafka以及redis连接的一些代码,我觉得还ok

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SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。